要成为一名高级数据分析师，需要掌握一系列的技能，包括数据处理、统计分析、机器学习、数据可视化以及业务理解等，喜欢或者想往这方面发展的童鞋们，卷起来，点击以下链接中的链接，备注"分析"进群交流学习。

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第1个月：基础数学和统计学知识

• 目标：掌握数据分析所需的基本数学和统计学原理。
• 资源：
  • 在线课程：中国大学MOOC 提供多所大学开设的统计学课程。
  • 视频教程：在哔哩哔哩 (Bilibili) 搜索并学习相关的数学和统计学基础视频。

第2个月：编程基础（Python/R）

• 目标：选择Python或R作为主要的数据分析工具，并掌握其基础编程技能。
• 资源：
  • Python：菜鸟教程 提供Python基础教程。
  • R语言：中国统计网 提供R语言的相关教程。
  • 视频教程：在哔哩哔哩 (Bilibili) 搜索“Python基础教程”或“R语言教程”。

第3个月：数据处理与清洗

• 目标：学习如何使用工具和库进行数据预处理和清洗。
• 资源：
  • 菜鸟教程 提供Pandas等数据处理库的教程。
  • 视频教程：在哔哩哔哩 (Bilibili) 搜索“数据清洗教程”。

第4个月：数据可视化

• 目标：学会用图形和图表有效地展示数据。
• 资源：
  • ECharts官方文档：学习如何使用ECharts进行数据可视化。
  • 视频教程：在哔哩哔哩 (Bilibili) 搜索“数据可视化教程”。

第5-6个月：统计分析和推断

• 目标：深入理解并应用统计学方法进行数据分析。
• 资源：
  • 在线课程：中国大学MOOC 提供统计分析相关的课程。
  • 视频教程：在哔哩哔哩 (Bilibili) 搜索“统计学分析教程”。

第7-8个月：机器学习基础

• 目标：掌握机器学习的核心算法和原理。
• 资源：
  • 机器之心：提供机器学习相关的最新资讯和教程。
  • 视频教程：在哔哩哔哩 (Bilibili) 搜索“机器学习教程”。

第9-10个月：高级机器学习与深度学习

• 目标：学习复杂的机器学习模型和深度学习技术。
• 资源：
  • 视频教程：在哔哩哔哩 (Bilibili) 搜索“深度学习教程”。

第11个月：大数据技术

• 目标：了解如何处理大规模数据集，学习大数据技术。
• 资源：
  • 华为云社区 提供大数据技术的教程和案例。
  • 视频教程：在哔哩哔哩 (Bilibili) 搜索“大数据技术教程”。

第12个月：业务理解和软技能

• 目标：提高业务理解和沟通能力，提升数据分析师的软技能。
• 资源：
  • 得到App 提供商业分析等相关课程。
  • 视频教程：在哔哩哔哩 (Bilibili) 搜索“沟通技巧”或“职场软技能”。

持续学习：

• 目标：保持对最新技术和行业趋势的了解，不断提升自己的技能。
• 资源：
  • CSDN 和 掘金 提供丰富的技术文章和教程，是了解最新技术动态的好去处。

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