零基礎(chǔ)，如何學習概率論和數(shù)據(jù)分析？零基礎(chǔ)是什么意思？學習概率論首先要掌握微積分，包括多元微積分的部分。所以推薦大家看網(wǎng)易公開課MIT的一元微積分和多元微積分。學完這兩門課，推薦大家在線看麻省理工學院的

零基礎(chǔ)，如何學習概率論和數(shù)據(jù)分析？

零基礎(chǔ)是什么意思？

學習概率論首先要掌握微積分，包括多元微積分的部分。

所以推薦大家看網(wǎng)易公開課MIT的一元微積分和多元微積分。

學完這兩門課，推薦大家在線看麻省理工學院的概率論:不確定性的科學。

至此，你已經(jīng)基本掌握了概率論和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識。

接下來可以開始學習統(tǒng)計學，網(wǎng)易公開課推薦可汗學院統(tǒng)計學，搭配《商務(wù)與經(jīng)濟統(tǒng)計》 ;的書。

學完以上。你可以選擇一個數(shù)據(jù)分析工具，R或者Python。

另外，在學習數(shù)據(jù)分析工具的時候，推薦大家閱讀唐雪在線清華大學的《數(shù)據(jù)科學與數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?理論與算法mooc》。這兩個課程本質(zhì)上是一般性的，涉及的技術(shù)細節(jié)較少，但能讓你看到數(shù)據(jù)科學的全貌。在這里，你已經(jīng)了解了很多數(shù)據(jù)分析的知識，應(yīng)該知道接下來該怎么走了吧~

在回答問題之前，我想了解一下零基礎(chǔ)，也就是說數(shù)學基礎(chǔ)不是很好，沒有接觸過概率論、數(shù)學分析等課程。個人建議是書籍和視頻教程同步學習。可以選擇概率論與數(shù)理統(tǒng)計第三版作為教材，課后多做練習。視頻課程可以選擇大學MOOC onlin

大數(shù)據(jù)分析零基礎(chǔ)學習需要多久？

至少幾個月，如果它 從頭再來是很難的。

從零開始，如何學習數(shù)據(jù)挖掘？

作為一個有兩三年數(shù)據(jù)科學經(jīng)驗的人，我想用自己對數(shù)據(jù)科學的淺薄經(jīng)驗來回答這個問題。

要從頭開始學習數(shù)據(jù)挖掘，首先需要了解數(shù)據(jù)挖掘是做什么的。

百度百科的定義是:數(shù)據(jù)挖掘是指通過算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過程，數(shù)據(jù)挖掘橫跨多個領(lǐng)域，涵蓋統(tǒng)計學、數(shù)學、機器學習和數(shù)據(jù)庫，是一門交叉學科。

因此，學習數(shù)據(jù)挖掘需要學習多種知識。

如果是畢業(yè)工作的小伙伴，建議先從編程能力入手，實現(xiàn)一些數(shù)據(jù)分析需求。因為工作中可能沒有太多的學習時間，如果想同時學習，就必須具備一定的工程能力，滿足老板的一些數(shù)據(jù)分析需求。適合數(shù)據(jù)挖掘的語言有python、R、sas、sql。python的優(yōu)點是在工作中認識更多的開發(fā)者，容易溝通。近年來，Python也是非常流行的語言。推薦書籍:《跟老齊學python》、《笨方法學python》、《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》等。，網(wǎng)絡(luò)課。程:

等等。我對R語言沒有什么經(jīng)驗，所以我可以 不推薦。Sas語言被金融機構(gòu)廣泛使用，因為它是閉源的，從信息安全的角度來看更合適。推薦書籍:《The Little sas book》、《深入解析SAS》等。Sql語言比較簡單，可以在工作中學習，不建議使用。

剛才提到實現(xiàn)一些數(shù)據(jù)分析需求也可以幫助數(shù)據(jù)挖掘，因為數(shù)據(jù)挖掘不僅僅是剛才提到的交叉學科，還需要學習我們的業(yè)務(wù)，才能讓項目落地，產(chǎn)生價值。比如我們的數(shù)據(jù)挖掘是基于金融業(yè)務(wù)還是電子商務(wù)業(yè)務(wù)，那么我們就要學習金融業(yè)務(wù)或者電子商務(wù)業(yè)務(wù)的相關(guān)知識。那么數(shù)據(jù)分析就是鍛煉商業(yè)敏感度的好方法。要想讓數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生價值，業(yè)務(wù)經(jīng)驗很重要，這是很多從業(yè)者容易忽略的一點。

如果后期進階，一定需要數(shù)學基礎(chǔ)和機器學習算法，因為很多機器學習算法甚至深度學習都是基于數(shù)學和統(tǒng)計理論的。這也是為什么市面上的數(shù)據(jù)挖掘工程師、算法工程師、數(shù)據(jù)分析師更喜歡數(shù)學專業(yè)的人的原因。數(shù)學推薦書籍:《高等數(shù)學》、《高等代數(shù)》、《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》等。算法推薦書籍:《統(tǒng)計學習方法》，《機器學習》，周志華。

至于大數(shù)據(jù)知識的學習，也很重要。當公司在發(fā)展后期積累了大量的數(shù)據(jù)后，學習一些大數(shù)據(jù)挖掘框架如hadoop、spark也是很有必要的。所以最近也有了新的定位。大數(shù)據(jù)算法工程師也需要大數(shù)據(jù)方面的經(jīng)驗。

所以總的路線是:編程語言，數(shù)據(jù)分析與實踐，積累業(yè)務(wù)經(jīng)驗，數(shù)學基礎(chǔ)與機器學習算法，大數(shù)據(jù)框架。

當然，每個人 的背景不一樣，所以學習路線可能會不一樣，但是提到的這幾點個人認為很重要。也歡迎有不同看法的大牛來討論。