如何在业余时间学习数据分析？

我是一个web前端开发者和rails程序员，计算机专业出身，掌握Python、Ruby、C、Java编程语言，具有较为扎实的计算机理论基础。

现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的，不少公司也有在招聘数据分析员。

抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下，数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人，还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错，我也稍微了解了一下。

• 不过现在要学数据分析的话，我可以从哪里着手？

• 从哪里弄到有分析价值的数据？

• 在开源社区有没有开源项目适合用来学习数据分析？

• 可以自己动手做个什么项目来实践？

  
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事先说一句，Python Rocks, especially for Data scientist! 不是说 R 不好，我个人觉得 R 别别扭扭的，但是现在 R 很多，而且 R 作为数据分析是一门好语言。选择在个人，我只是说 Python Rocks!

+ v1 H! F" x. L) x* ?0 c' d# c回答你的问题：

不过现在要学数据分析的话，我可以从哪里着手？

首先，依据你的情况，最好是有一个你熟悉背景的项目或者例子，不一定是「数据分析」项目，只要你能弄到数据，然后清楚要分析的对象和目的就好。
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接下来说方法，现在有很多课程可以帮助你学习这些方法，具体哪个方法好，完全看你的问题是什么，根据目的选方法。具体有哪些方法，请参考下面的书单。鉴于你会 Python，推荐[url=]机器学习实战 [/url]

入门读物：

• [url=]深入浅出数据分析[/url] 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。
• [url=]啤酒与尿布[/url] 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。
• [url=]数据之美[/url] 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。
• [url=]数学之美[/url] 这本书非常棒啦，入门读起来很不错！
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数据分析：

• [url=]SciPy and NumPy[/url] 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。
  
• [url=]Python for Data Analysis[/url] 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！
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• [url=]Bad Data Handbook[/url] 很好玩的书，作者的角度很不同。
  
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适合入门的教程：
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• [url=]集体智慧编程[/url] 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。
• [url=]Machine Learning in Action[/url] 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博： 王斌_ICTIR）已经翻译这本书了 [url=]机器学习实战[/url]。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！
• [url=]Building Machine Learning Systems with Python[/url]虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有 Python 代码跟着，辅助理解。
• [url=]数据挖掘导论[/url]最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。
• [url=]Machine Learning for Hackers[/url] 也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。
  
  

稍微专业些的：

• [url=]Introduction to Semi-Supervised Learning[/url]半监督学习必读必看的书。
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• [url=]Learning to Rank for Information Retrieval[/url] 微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作，啥都不说了，推荐！
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• [url=]Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing[/url] 李航老师关于LTR的书，也是当时他在微软亚院时候的书，可见微软亚院对LTR的研究之深，贡献之大。
• [url=]推荐系统实践[/url] 这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。
• [url=]Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference[/url]这个是Jordan老爷子和他的得意门徒 [url=]Martin J Wainwright[/url] 在 Foundation of Machine Learning Research上的创刊号，可以免费下载，比较难懂，但是一旦读通了，graphical model的相关内容就可以踏平了。
• [url=]Natural Language Processing with Python[/url] NLP 经典，其实主要是讲 NLTK 这个包，但是啊，NLTK 这个包几乎涵盖了 NLP 的很多内容了啊！
  
  

机器学习教材：
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• [url=]The Elements of Statistical Learning[/url] 这本书有对应的中文版：[url=]统计学习基础[/url]。书中配有R包，非常赞！可以参照着代码学习算法。
• [url=]统计学习方法[/url] 李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。难易程度：难。
• [url=]Machine Learning[/url]去年出版的新书，作者Kevin Murrphy教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去Google了，产学研结合，没有比这个更好的了。
  
• [url=]Machine Learning[/url] 这书和上面的书不是一本！这书叫：Machine Learning: An Algorithmic Perspective 之前做过我带的研究生教材，由于配有代码，所以理解起来比较容易。
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• Pattern Recognition And Machine Learning  经典中的经典。
• [url=]Bayesian Reasoning and Machine Learning[/url] 看名字就知道了，彻彻底底的Bayesian学派的书，里面的内容非常多，有一张图将机器学习中设计算法的关系总结了一下，很棒。
• [url=]Probabilistic Graphical Models[/url]鸿篇巨制，这书谁要是读完了告诉我一声。
  
• [url=]Convex Optimization[/url] 凸优化中最好的教材，没有之一了。课程也非常棒，Stephen老师拿着纸一步一步推到，图一点一点画，太棒了。
  
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从哪里弄到有分析价值的数据？

还是上面那句话，依据问题选方法，有问题了，数据其实也不愁了。
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• UCI是最经典的，不过也比较古老
• 数据堂最近异军突起，非常值得称赞
• 国外还有一些网站，比如[url=]http://mlcomp.org/[/url]，[url=]http://mldata.org/[/url]你可以看看
• 另外KDDCUP每年都会针对一个特定的问题进行比赛，数据集也是公开的
• 最近几年，数据挖掘的比赛越来越多了，你可以去PASCAL上看看你感兴趣的领域，自己搜索一下
• [url=]http://www.delicious.com/pskomoroch/dataset[/url]这个是delicious上面一个人搜集的数据集网站书签，比较杂，或许你能找到你所要的（话说delicious改版之前这个里面的内容比现在的多多了）
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• 再有就是看具体的做的内容，然后看相关学者都用什么数据集，除了LDC那种变态组织，其他很多数据都可以通过track论文中的信息或者是作者主页上的信息下载到的
• 做数据挖掘和数据分析都是针对某一个领域或者问题去做，其实也看那个领域会不会有开放的心态去公开数据，前两年在Hans Rosling老先生在TED上公开呼吁之后，很多机构，包括联合国都公开了自己的数据
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补充，在quora上面看到一个问题中的答案涉及这个问题，那个更加全面[url=]http://www.quora.com/Data/Where-can-I-get-large-datasets-open-to-the-public[/url]（http://www.quora.com/Where-can-I-find-large-datasets-open-to-the-public）

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在开源社区有没有开源项目适合用来学习数据分析？

如果你是用python的话，那么numpy, scipy, matplotlib是基础的，然后就是大名鼎鼎的scikit.learn了。最近pandas也很火，可以提供类似R中dataframe的数据结构，pandas的作者 最近出版了一本书 Python for Data Analysis。

Python Rocks! [url=]scikit-learn: machine learning in Python[/url] scikit.learn 是非常非常棒的机器学习 package，文档详尽，更新速度快！你看例子，看源码，都能学到不少东西！另外，去 github 上搜搜吧，好多好东西！

可以自己动手做个什么项目来实践

Kaggle [url=]Competitions[/url]（https://www.kaggle.com/competitions） 从最下面的101开始，逐级往上！

) w& ?( W) T- O1 ~' V& N- J! xHave fun and good luck!

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