首先说下我的背景，某985学校的化工专业的研究生，毕业后去了外企做了制造业管培生。但是工作了2年之后，找不到太多的成就感，最大的收获是发掘了自己对数据分析的兴趣。大概花了3个月时间从准备到拿到大厂的offer，也走过一些弯路。
一、你可能正遇到的误区
（1）网红Python语言掌握之后轻松转行数据分析，JD描述要求Python编程
现实：是你绝大部分时候用不上Python。其实Python的场景更适合非结构化的数据处理，网络爬取数据，算法模型等场景，钢琴基础教程2第13页教程，而在互联网公司中大部分是结构化数据，SQL + excel可以解决，反正我一年半没怎么用过。我当时准备的时候，就走过弯路，花了一个半月在啃Python，浪费了不少时间，我觉得如果要快速入门可以暂时不看Python，后面有兴趣可以慢慢入门。
现实：是你绝大部分时候用不上Python。其实Python的场景更适合非结构化的数据处理，网络爬取数据，算法模型等场景，而在互联网公司中大部分是结构化数据，SQL + excel可以解决，反正我一年半没怎么用过。我当时准备的时候，就走过弯路，花了一个半月在啃Python，浪费了不少时间，我觉得如果要快速入门可以暂时不看Python，后面有兴趣可以慢慢入门。
新版增加了针对ApacheOpenOfficeBase、MariaDB、SQlite等DBMS的描述，并根据新版本的Oracle、SQLServer、MySQL和PostgreSQL更新了相关示例，非常适合初学者。2、《SQL基础教程》MICK 著, 孙淼、罗勇 译 这本书豆瓣评分9.0，重印13。
（2）JD要求是计算机专业，统计专业，数学专业等
现实：是其实只要对你数据敏感度高，基本的数学素养还可以，管你是社会科学，人文社科专业都可以，以我周边的数据分析师为例，几乎没有几个是以上专业的。
由浅到深地介绍Transact-SQL语言。 《24小时sql 2005 教程》(SQL Server 2005 Express in 24 Hours) 简介：写的清楚，而且实用。本书的作者是一个专家级的人物。他清楚详细的介绍了基本概念。 《SQL Server 2005盛宴系列。
（3）没有数据分析经验怎么办，达不到JD上2年经验要求
现实：没有经验，创造经验，数据分析是个通用技能，之前的工作中肯定能找到相关的使用数据得出行动结论和建议的经历可以进行包装下。
《SQL Server 2012 T-SQL基础教程》百度网盘pdf最新全集下载:链接：https://pan.baidu.com/s/19-2l5dDJyQ8ct59IqzwTgA ?pwd=qjz1 提取码：qjz1简介：《SQL Server 2012 T-SQL基础教程》全面系统地介绍了SQL Server 。
![[日]MICK《SQL基础教程（第2版）》作品简介与读书感悟](http://img.tianshugan.com/tsg/tp/28.jpg)
（3）等我各个工具练习熟练，其它准备好了后才开始面试
二、准备历程
因为周边并没有这样的朋友可以请教，我只能求助于互联网。在知乎上找了一些成功转行的帖子总结下经验，另外在招聘网站上汇总常见的数据分析师招聘需要的JD条件。明确了自己最大的差距是两个，一个是在于一些常见数据分析工具需要补齐，第二是互联网常见分析场景的业务思维，也称套路。
由于白天工作，只能晚上和周末抽时间来学习相关知识，虽然比较辛苦，但是每天都有收获的感觉是很幸福的。学习的地方选择了公司附近的学校图书馆，氛围好效率很高。
第一阶段：2周拿下数据分析师的基础必备技能-SQL
结合现在工作后反过来看的话，SQL真的很必备，数据分析工作汇总使用频率最高的非SQL莫属。花了1周时间入门了基础的SQL语句，看的是一个日本人写的入门教材《SQL基础教程(mick第二版）》，彩色的，有对应不同类型SQL语句的差异，主要看第一章到第7章。
![[日]MICK《SQL基础教程（第2版）》作品简介与读书感悟](http://img.tianshugan.com/tsg/tp/74.jpg)
第二阶段：花了1个月补齐统计学的知识
本书比较了各种DBMS中的SQL实现，并给出大量实例代码及经验技巧。本书适合SQL初学者，同时也可作为数据库应用开发人员和最终用户的参考书。
统计学还是蛮重要的。推荐一本经典的书籍。安德森的《商务与经济统计-11版》。这本书特色是通过实际中的案例引入知识点，然后课后习题也都是实际的case，不会像普通教科书一样枯燥。这本书知识点比较多，入门比较重要的是第一章到第13章，其中第一章到第6章（基础的描述统计和概率相关基础知识），第7章-9章（关于区间和假设检验），第10章-第13章（假设检验和区间的应用于统计推断）；如果时间不够1-6章看完，了解基本的描述统计和概率就够了。
第三阶段：套路
第四阶段：加餐项
题图来自Unsplash，基于CC0协议
