一、对数据分析的整体理解-5小时
新人被“大数据”、“人工智能”、“21世纪是数据分析师的时代”等等信息所吸引。他们立志成为数据分析师，那么问题来了。数据分析到底是做什么的？数据分析包括哪些内容？
市面上有很多关于数据分析的书籍。在这里，我推荐“简单数据分析”。这本书对于有基础知识的人来说可以称之为休闲阅读，但对于新人来说还是有一定作用的。阅读时，不需要了解太多。你要重点讲数据分析的流程，应用场景，以及书中提到的一些数据分析工具。你不需要纠结分析模型的实现。五个小时足够你建立数据分析的初步印象，消除陌生感。
二、了解统计学知识——10小时
15个小时只够你了解统计学，作为入门就够了，但是你要知道随着工作的深入你需要学习更多的统计学。
现阶段推荐两本书:《简单统计学》和《统计学:从数据到结论》。你要知道常用的数学统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等。)，并重点介绍了学习模型的工作原理、输入内容和输出内容。至于具体的数学推导，暂时学不会，需要的时候再回来看看。
三。学习主要工具-20小时
对于非技术数据分析师，只推荐一个主要工具:EXCEL。推荐的书是《谁说菜鸟不会分析数据》。基础篇一定要学，但改进篇可以不学(可以用其他高级EXCEL书)。也可以在网上学习各种公开课。
这个阶段重点是EXCEL中间函数的使用(透视表、函数、各种图表的适用场景以及如何制作)。如果你有多余的能力，你可以学习VBA。
四。提升PPT能力——10小时
作为一名数据分析师，制作PPT的能力是一项极其重要的能力，所以需要花一点时间去了解如何制作要点突出、信息清晰的PPT，以及如何在PPT中插入各种图表以方便更新数据。十个小时不算多，但是足够了(如果你没做过PPT，需要再加点时间)。具体的书籍和课程不推荐，请自行搜索。
动词 （verb的缩写）数据库和编程语言知识——10小时
这个阶段有两个目标:学习基础的数据库和编程知识以提高自己未来的工作效率，测试自己适合学习哪种高级的数据分析工具。对于前者，数据库建议学习MySQL(虽然Hadoop很有用，但你不是技术岗位，所以一开始不会用到)，编程语言建议学习Python(继续安利“用简单的方法学Python”，我真的没收他们的钱……)。了解一下数据库联合查询是好的，但是没有必要优化性能，备份那些内容。Python是你能学的最多的。
不及物动词学习高级工具-10小时
虽然EXCEL可以解决70%以上的问题，但是剩下的30%还是需要高级工具来做(不要信任EXCEL做聚类)。高级分析工具有两个选项:SPSS和R，虽然R有各种好处，但是我的建议是根据你上一步的学习感受来决定学习哪个工具。如果学编程语言学很痛苦，那就学SPSS，开心的话就学r，不管用哪种工具，都要把学习统计学时学过的重点模型贯穿一遍，学会建模和小优化模型。
七。了解你想去的行业和职位——10小时以上
我在这里把时间写了一个“+”号，因为这一步不一定要花整个时间去学习，它贯穿了你的整个学习过程。数据分析师需要不断提升的能力就是行业和业务知识，没有之一。未来想投入哪个行业和岗位，要学习相关知识(比如想做网站运营，要了解互联网的背景知识，网站运营指标体系，用户运营知识等。).
八、做报告——25小时
你学了这么多，现在出去还是找不到好工作。所有的招聘人员都会问你一个问题:你做过哪些实际的项目？(即使你是应届毕业生)如果你有相关的项目经验或者实习经验，当然可以拿出来，但是如果没有，该怎么办？答案很简单。给他们一份报告，告诉招聘人员:我已经具备了入门级(甚至是类)职位的数据分析能力。同时，做报告也将是你以后工作的主要内容，所以可能会出现另一种情况:你花了很大力气做了一份报告，然后发现这不是你想要的生活，决定另谋高就...这也是一件好事。有数据分析能力的人做其他工作更有优势。
除此之外，数据分析培训也是快速入门的捷径。西线学院大数据领域实用人才孵化与培养是国内专注于大数据领域实训业务的领先从业者。通过线下、线上、混合教学，最大程度上为学生提供学习便利。同时为IT教育培训行业和企业提供大数据人才定制化培训和推荐服务，为教育领域提供差异化大数据内容输出，制定大数据行业人才行业标准和认证。
