背景：
目前已从事数据相关工作2年，但只是基础数据的简单整理和处理，技术上要求不多，工作上无太大上升空间，想进一步深化专业性。
优势：
对数据感兴趣，接触过百万级别数据量，大学专业课数理统计和spss学的很好，excel操作熟练（不会VBA）。
劣势：
未接触过专业数据分析软件，没有完整数据分析经历，不懂编程，大学学的数理统计忘得差不多了，言语不精简。
目标：
掌握数据分析基本逻辑和必备技术，落脚点是“分析”，不是挖掘，希望五月份换工作可以换到满意的“分析师”岗位（优先互联网、旅行、文娱等方向）。
需掌握以下技能：
软性能力：加强逻辑思维、分析思维、沟通技巧
分析工具：EXCEL（函数/VBA）、SPSS、‘SAS
数据可视化：TABLEAU、POWER BI
数据库：ACCESS、SQL、‘MYSQL
编程语言：Python、‘R语言、‘HADOOP
爬虫
机器学习算法
初步计划：
PART 1 强化EXCEL高阶、捡起统计学/ 23天（1.11-2.2）
通过熟悉的专业知识捡起统计学，EXCEL高阶（VBA）强化。
EXCEL：《Excel数据处理与分析实战宝典》、VBA
统计学：《现代心理与教育统计学》、（1.19去图书馆借一本比较好的统计学书籍）
备选：‘《心理与行为科学统计》、‘《心理与教育研究中的多因素实验设计》
PART 2 软件（SPSS、ACCESS、TABLEAU、POWER BI）/ 18天（2.11-2.28）
《SPSS统计分析基础教程》《SPSS统计分析高级教程》
PART 3 语言初步，死磕SQL、Python、爬虫/ 15天（3.1-3.15）
PART 4 语言进一步（SQL、Python、爬虫）/ 16天（3.16-3.31）
总结上阶段不足，重点强化
PART 5 机器学习/ 10天（4.1-4.10）
PART 6 强化/ 10天（4.11-4.20）
PART 7 找工作，投简历/ 4.21开始
PS：
1.其他可选：SAS、MYSQL、R语言、HADOOP
2.PART 1和PART 2进度可以加快，二月中旬前完成更好，需要多半个月给编程
以上只是根据目前我了解到的东西罗列出的初步计划，会根据学习的深入不断调整并跟进计划，希望学习顺利，2019顺利换工作涨工资，fighting！
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