阶段一：菜鸡战斗机
因为我大学不是计算机专业，虽然也是个理科，但跟数据分析一点关系都没有。所以我一开始也是从SQL的基本语法开始学起的。
SELECT columns_name --查找一列或多列，多列之间用逗号隔开
FROM Table --目标表
WHERE condition --过滤条件
GROUP BY columns_name --按列值分组，可以1个或多个列
HAVING condition --分组后的筛选条件，HAVING与WHERE区别在于前者表达式中可包含函数
ORDER BY columns_name --按列排序
LIMIT start, row_count --对结果进行限定，start表示从哪行开始，row_count表示结果行数
后来为了提高自己的竞争力，机缘巧合下听了eBay数据分析专家诸葛老师的 《数据分析师进阶之路》 讲座，他分享了自己在数据分析领域10年的工作经验，梳理了如何在3天内掌握SQL、Python、统计相关的知识点，还把入门数据分析的图谱给整理出来了。感兴趣的朋友可以免费听听看，戳这里
简单来说，诸葛老师将数据分析的硬技能分为以下几点：
SQL:
- MySQL
- MS SQ; Server
- Oracle
Python：
- Numpy
- Pandas
- Matplotlib
- Ski-learn
Machine Learning：
- 线性回归
- 逻辑回归
- 神经网络
Visualization：
- Tableau
- Power BI
- Fine BI
- Excel
Statistics：
- 描述统计
- 推理统计
- A/B test
掌握了这些知识点之后，基本算是入门数据分析了。现在好像开放了**免费试听单元，感兴趣的朋友可以去体验下。戳这里**
阶段二：数据分析能力进阶
工作一年后，因为工作内容过于单调，我一度想跳槽，但海投简历并没有给我太多的机会。
我后来反思了一下，觉得自己还是太菜了。本就不是科班出身，水平跟工作年限也一般。不过基于我在 《数据分析师进阶之路》 讲座上掌握的基础知识，又重新丰富了下简历，还是收到了高过目前薪资的工作机会。但对于BATJ，望尘莫及。
虽然很挫败，但确实是我能力不足导致。所以我决定为了我的大厂梦好好复盘，这里我发现了一个初入数据分析总会犯的错误。
1、上来就背语法，却不会用
虽然说初阶数据分析师在面试中不怎么考编程技术，但是刷题，不光是用在面试中的，他也可以起到巩固知识点的作用。
于是，我开始有针对性的做一些配套练习。我是在**LintCode最新上线的SQL学习教程**里进行的刷题训练。个人觉得很好用，这里小小的安利下。
这个刷题网站怎么说呢，他不是单纯的刷题工具，而是先跟你梳理一遍知识点，再开始刷题练习。比如我刚开始学Hello SQL，就需要先知道SQL是什么、能做什么。然后尝试着练习输出一个Hello LintCode。
分享一些我曾经刷过的题：
初阶：
中阶：
除此之外，如果你只想临时抱佛脚，我建议大家去刷**企业题库，这样更有针对性。戳这里**
还有我平时也会在网站上自学数据分析，这里分享几个适合小白的数据分析的网站：
适合小白的SQL学习网站，每个章节都对应一组SQL知识点，特别适合学完某个知识点后，拿去检测学习成果。
这门课比较适合刚进入数据分析行业，还不知道从何学起的朋友。
他是用3天的时间，带你掌握SQL、Python、统计相关、A/B测试等面试高频考点，实战演练用户行为、用户留存率分析两大项目。
让你对数据分析以及他的就业方向，面试真题部分有一个初步的了解。如果你对数据分析感兴趣，也可以由此来判断自己未来的发展方向。毕竟数据分析不光是程序员需要，运营或者其他岗位，在工作中也能用得到。
如果你早已入门数据分析，但一直没有收到心仪的offer，也可以免费听听 《数据分析就业班》 ，他的内容主要是以面试，上岸为导向。感兴趣的朋友可以**戳这里免费听**。
阶段三：班门弄斧一下，其实面试也是一项数据分析
当我具备了基础知识及项目经验后，我体会到了一件事：其实选工作，也是一项数据分析。
我们可以将拿到心仪公司的offer分为以下几步：
- 了解公司情况
- 了解公司职责以及能力要求阶段
- 分析自己的能力匹配程度
- 逛论坛，翻翻公司的面经，在家做下模拟面试练习
- 接着在面试中自信的展示你自己
- 最后收获心仪的Offer
希望我的分享对大家有用，祝愿大家offer多多！
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