数据分析师的成长分为两个阶段：
一、技能学习阶段
理论学习：在某宝，某东，某当网都有很多数据分析相关的书籍，以及CSDN,简书，网易云课堂等都是学习资料获取的来源，在学习的过程中还可以在论坛上写文章，笔记等。利用碎片化的时间可以看一些文章，比如微信公众号：机器学习算法与python学习、python数据之道、python开发者、程序人生深度学习世界等。
实践：单纯地看书不写代码就是耍流氓！我们只单纯地看书，不根据书上提到的算法知识亲自动手敲过一遍是很难理解其中的奥妙的。在写代码前要考虑的一个问题是我们要使用什么软件？python？R？从目前的流行程度来看，选择python的人比较多。那是选择Anaconda3还是pycharm呢，那得看个人的喜好了，从我的经验来看，使用Anaconda3比较方便，因为我们还要经常导包。
二、项目实践
空有一身本领，毫无施展之地，那是很悲哀的事情。那么问题来了，我们去哪里找数据来做练习呢？1.微信公众号：机器学习算法与python学习2.网站UCI3.和鲸4.kaggle
后面两个不仅可以提供练习用的数据，还可以参加其中的一些竞赛，拿到第一名的话会得到很丰厚的报酬。
在数据分析这条路上，要短时间内有很大的突破是很难的，毕竟要学习的东西太多，不仅是理论知识，还有编程。最重要的是坚持，坚持，再坚持！
