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SQL学习资源推荐:从零开始到进阶指南 想学习SQL的小伙伴们,前面已经分享了一些基础内容,接下来给大家推荐几个适合刷题的网站: 𑠌intCode LintCode不仅是一个刷题工具,还会先帮你梳理一遍知识点,然后再开始刷题练习,非常适合零基础的小白。 鸟教程 菜鸟教程的SQL教程每个章节都提供了简单的实例和需要注意的点,适合初学者。虽然缺少配对的练习题,但可以通过实例进行练习。 蠨ꥭ擑L网 这个网站从浅入深地介绍所有有关SQL的知识,每一章都配备有一组动手练习任务,看完教程后就可以做练习,答对了就可以进入下一题。 MODE MODE是一个全英文的网站,可以将网页翻译成中文使用。教程分为基本、中级、高级三个层次。 렗3Cschool 如果你已经入门,会一些简单的增删改查操作,可以进入W3Cschool的高级教程,详细介绍每个SQL知识点,并提供相应的实例。不过章节小测只有高级VIP才能免费使用。 W3school 这个网站适合对SQL有一定基础的朋友,进行SQL测试,检验自己到底掌握了多少。 𞠓QLZOO SQLZOO是一个SQL练习平台,可以在这上面检验学习SQL的成果,并通过实践加强熟悉前面的知识。 SQL练习 界面清晰,可以马上找到自己需要的功能,详细解释了SQL语句的功能,并提供可交互的在线编程环境,体验SQL的用法。 ᠷ3resource w3resource的题量丰富但都基础,提供了可交互的编程窗口,但界面相比其他的不太友好,适合已经大体掌握SQL后巩固使用。
12周速成数据分析,轻松拿下offer! 想要在短时间内掌握数据分析技能,顺利拿到心仪的offer?这里有一份速成版的学习路线,帮你快速入门! 统计学——数据分析的理论基础。 掌握描述性统计、图表、线性回归、贝叶斯、假设检验、实验设计等基本理论。推荐阅读《极简统计学》,从身边的故事出发,深入浅出地解释统计学原理。 𐦍语言SQL——数据分析师的必备技能。 学习查询语句、聚合函数、开窗函数等,确保在实际工作中能够顺畅地进行数据取数。参考《SQL菜鸟教程》,提供全面的逻辑框架和知识框架,方便随时查阅。 机器学习——基础算法与项目实践。 学习Xgboost、决策树、逻辑回归、SVM、随机森林等基础算法原理,并尝试实现。结合具体的分析项目案例,在解决实际问题的过程中学习算法。 数据分析项目——实战演练。 按照提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据分析、数据可视化、得出结论的步骤进行实战练习。选择1-2个优质的数据分析项目,锻炼数据分析思维,充实简历。 刷题找项目——提升技能。 在牛客网上刷题,通过实战演练提升应用方法和技能。 这套学习路线非常功利,目的是为了尽快找工作。如果你对人工智能不感兴趣,可以在机器学习板块删减一些时间。祝你早日找到心仪的工作!
零基础学习SQL的三大步骤 妕𐦍析师的基础技能就是熟练掌握SQL查询。今天我们来分享一下零基础如何高效学习SQL的方法~ 1. 了解什么是SQL 关系型数据库的基本概念 MYSQL的主要特性 2. 掌握SQL的常用函数和语法 熟悉基本的增删改查语句及函数,包括select、where、group by、having、order by、delete、insert、join、update等 掌握并熟练使用高阶语法,比如集合、分组聚合、子查询、条件逻辑、字符串函数、算术函数、日期时间函数 熟悉如何优化SQL语句,以便达到最高查询效率 ✨对于SQL基础语句的理解和掌握,建议跟着网课自学,或相关的SQL书籍。 在线课程: CDA BDA CSDN 菜鸟教程 SQL书籍: MYSQL必知必会 MYSQL学习指南 MYSQL基础教程 3. 刷题 能熟练运用SQL函数解决实际的查询问题 刷题网站: Leetcode (本人刷了两遍TwT) 牛客网 SQLZOO SQLBolt ✨SQL相对JAVA,C真的是相当容易上手的编程语言了,掌握了基础函数语句之后,你需要做的就是大量刷题。个人感觉大厂的面试题难度也仅仅停留在Leetcode的easy和medium难度,大量练习之后,面试官出的SQL题基本都可以很快给出解题思路了,实际工作场景下写的SQL会复杂得多哦~
数据分析技能,自学全攻略! 𐦍析在哪些领域应用广泛? 金融行业:包括银行、保险、证券等。 通讯行业:电信、移动网络等。 互联网和科技公司:如谷歌、Facebook、亚马逊等。 政府部门:公共管理、政策制定等。 咨询公司:市场研究、数据分析等。 快消和零售业:如超市、便利店、电商平台等。 㥦何自学数据分析技能?推荐的学习路径是什么? 基础技能: Excel和VBA:银行岗位必备。初级学图表,中级学函数和透视表,高级学VBA。推荐网站:Myexcelonline,虽然价格较高,但内容全面。 SQL:用于数据提取和分析。需要掌握增删查改和查询语句。推荐网站:Data Camp,提供入门和进阶课程。中文教程可选【SQL 必知必会】和【SQL进阶教程】。 Tableau或Power BI:数据可视化工具,适合快消和市场营销岗位。推荐网站:Tableau官网和Udemy上的课程。 进阶技能: SAS:统计分析必备,广泛应用于银行和医疗机构。推荐网站:Coursera,提供从零开始的详细课程。 Python:自动化办公、数据提取、清洗、分析和可视化的全能工具。推荐网站:菜鸟教程Python3,以及Coursera和Data Camp上的教程。 学好这些技能,大部分初级分析师的岗位都可以胜任啦!
软件测试学习路线图:从零到大师 软件测试学习路线总结 想要成为软件测试专家?这里有一份详细的学习路线图,助你一臂之力! 测试理论基础 首先,你需要掌握如何分析需求并编写测试用例。这涉及到对业务的理解、软件测试原理、基础功能测试以及测试流程的掌握。推荐使用禅道等测试工具,可以在小破站上找到很多相关教程。 软件测试离不开计算机基础,包括Linux基础、SQL基础以及计算机网络基础。推荐使用Linux菜鸟教程、熟练掌握SQL语言,并尝试自己搭建数据库进行实践。 砦术栈相关 对于脚本语言,Python是不错的选择,它适合自动化测试和处理脚本数据。后端语言推荐Java,它是大众的后端语言之一。前端语言可以选择React或Vue,虽然不需要精通,但也要了解。 压测&性能测试 压测是评估接口稳定性的重要手段,可以通过Jemter工具或编写脚本来实现。性能测试则涉及App测试,需要掌握端侧测试技巧。推荐小破站上的黑马程序员软件测试视频。 其他进阶技术 除了基本技术,还需要掌握CI/CD、持续集成、DevOps、安全渗透测试、监控搭建、SRE以及项目运维等技术,这些在面试中都是加分项。 面试相关 面试时,会考察基础测试理论、测试经验以及测试流程。还会考察Python或Java的基础知识,大厂可能会要求解决Leetcode中等难度的代码问题。此外,还会考察一些场景题,例如如何测试一个搜索框。 实战面经 这里还准备了实战面经,总结了之前面试的经验,供大家参考。
数据分析快速入门指南:从零到实战 最近有不少朋友问我,想学数据分析该从哪里开始?有没有必要按照一定的顺序来学?今天,我就整理了一份从零开始学数据分析的详细教程,包括需要学习的工具、顺序和资料。希望对大家有所帮助! 一、Excel:入门基础,必学! 首先,Excel是数据分析的入门基础,必须掌握。推荐大家先从小破站的《王佩丰Excel基础教程24讲》开始,打好基础。然后再看看小破站上戴师兄的《课程2.0|Excel基础操作|大厂周报制作|常用函数》,这两个教程非常实用。 二、Tableau:有Excel基础后再学 当你掌握了Excel的基础操作后,可以开始学习Tableau。小破站上未明学院的《Tableau零基础教程》和戴师兄的《课程2.0|Tableau数据可视化与仪表盘搭建》都是不错的选择。 三、SQL:分析师必备技能犓QL是数据分析师必须掌握的技能。推荐大家先从小破站上戴师兄的《课程2.0|SQL从入门到实战|云端数据库搭建| Excel&Tableau连接数据库》开始,然后再去牛客网刷刷题,把所有的SQL真题都刷一遍,面试基本没问题了。另外,菜鸟教程的《SQL教程》和黎曼的猜想的《MySQL教程基础篇+高级篇》也值得一看。 四、Python:最后再学 如果你前面三个工具都掌握了,那么可以开始学习Python。小破站上孙兴华zz的《孙兴华Python数据三部曲》和《机器学习sklearn》都是非常不错的教程。还有尚硅谷的《机器学习推荐系统项目实战》,这个项目实战非常有用。 需要注意的是,Python自学起来比较难,量力而行。其实很多数据分析师不会Python也能找到大厂的工作。不过,如果你有时间和兴趣,还是建议认真学完这些课程。 总结 如果你打算自学数据分析,觉得困难重重,可以参考我整理的学习资料。有问题随时提问,大家一起交流学习!希望这篇教程能帮到你们,祝大家早日成为数据分析大神!
两周快速上手Java 编程秘籍 𛊤𝜤𘀤𘪩科班出身的应届生,我之前主要用Python做深度学习,还学了一点C++。原本是作为算法岗招进公司的,但因为人手不足,被迫从零开始学Java。上周已经在公司项目中完成了一些小任务。其实,正式开始学习后才发现,编程语言之间有很多共通之处。以下是我总结的快速上手的经验: 直奔主题,不浪费时间:直接从《菜鸟教程》网页开始,跳过那些啰嗦的视频课程。 頦𐦍构是基础:学完数据结构后,可以去LeetCode刷一些简单题,熟悉语法和数据结构的使用。 𞠓QL快速入门:SQL其实很简单,我在菜鸟上学习后,去LeetCode刷了七八道简单题,基本上一两天就能搞定。 砥𗵥知:学完后一定要找个小项目练手。因为我后续要做后端开发项目,所以直接做了一个简单的信息管理系统。这些小项目在CSDN上随便搜一个跟着做就行了,不求难,主要为了熟悉用法。 𑠓pringBoot实战:我也没看课,把自己要实现的东西仿照别人的框架填就完事了。有空的话当然还是了解一下底层原理更好,但我时间太紧。 总结一下,编程其实是实践学科,多练多敲才能学得快!
数据分析学习指南:从零到高手的必经之路 如果你正在学习或计划学习数据分析,那么这篇文章将为你提供一条高效的学习路径,帮助你避免走弯路,快速提升! 1⃣ 数据分析思维 书籍:《深入浅出数据分析》、《精益数据分析》、《数据科学实战》 数据分析的基本步骤包括:提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据分析和数据可视化。这些步骤的基础都涵盖在数据分析思维中。 2⃣ 统计学基础 书籍:《深入浅出统计学》 这本书对数学要求不高,高中水平就能看懂,使用生活中的例子来解释统计学,很直观,包含了90%的实际应用场景。 3⃣ SQL 书籍:《SQL必知必会》 学习网站:菜鸟教程、w3cschool SQL语言已成为数据分析师的必备技能,具有编程的基本特性,对于零基础的人来说是不错的入门选择。首先学会查询语句,这样就可以掌握基本的数据查询。 4⃣ Excel 视频:小破站-刘伟 Excel基础大全、戴师兄Excel Excel几乎是必备的,尤其是用于向上级汇报。资源丰富,可以通过各种在线视频教程来自学。 5⃣ Python 视频:小破站-孙兴华-某站《Python分析三部曲》 书籍:《Python数据科学手册》、《Python数据分析和数据化运营》 Python是近年来非常热门的编程语言,相对于Java和C语言更简单易懂,适合初学者入门。此外,Python天然适用于数据处理和数据分析。 另外,还分享一些常用的数据分析网站,记得收藏哦! 微热点(网络传播热度指数) 百度统计(多维度数据分析) 百度指数(热点搜索指数) Tableau(可视化工具) Power BI(可视化工具) 问卷星(调查问卷工具) 中国统计局(获取统计数据) 总的来说,学习数据分析并不难,关键在于愿意动手实践。仅仅掌握理论是不够的,多参与实际项目可以帮助你更快上手!ꀀ
计算机专业必备12个在线学习资源 𛇩tHub 好用指数: (开发者们的圣地,可以找到各种开源项目和代码) N web docs 好用指数: (提供HTML、CSS和API等网络开发技术信息) J 好用指数: (国内知名OJ平台,题目丰富,适合各种编程爱好者) nux公社 好用指数: (专注于Linux系统和算法面试题,资源丰富) school 好用指数: (涵盖Java、Python、HTML、jQuery、C、PHP、Sql等多种编程语言) 𛃯ursera 好用指数: (全球最大在线学习平台之一,提供哈佛等名校的CS课程) ack Overflow 好用指数: (IT技术问答网站,解决大多数编程问题的好帮手) 鸟教程 好用指数: (提供大量在线实例,适合编程基础知识的查漏补缺) 𛈡ckerRank 好用指数: (程序员竞赛平台,测试和提升编程能力的好地方) 客网 好用指数: (提供题库、面试、学习、求职和讨论全方位服务) 𛈄U 好用指数: (杭州电子科技大学的OJ平台,国内最火的几个OJ之一) 𛃓50 好用指数: (YouTube频道,提供大量免费视频,适合基础学习) hoCoder 好用指数: (由原北大POJ开发团队运营,知名大厂在线编程比赛聚集地)
小白转行数据分析师必备三大工具指南 许多想要转行数据分析师的朋友们一提到工具,第一个想到的就是Python。然而,真正在大厂工作的数据分析师们告诉我们,Python并不是必备项!如果你想真正转行数据分析师,其实只需要学好以下三大工具就足够了: Excel 很多人可能看不起它,但它在数据分析师的世界里可是不可或缺的。无论是快捷键、函数使用、透视表还是画图,Excel都有强大的功能。你可以用它制作复杂的报表,甚至可以同时操作多个工作表。与PPT的联动效果也非常棒,可以直接从Excel中复制图表并粘贴到PPT中,主题色立刻匹配。推荐学习路径:WPS学院,官网免费,真心推荐! SQL 数据库查询语言SQL是公司里处理数据的关键。你需要通过SQL找到自己需要的数据,并以想要的形式提取出来。市面上最常见的SQL有MySQL和Oracle,但大厂一般使用Hivesql。学习路径:菜鸟教程,学会后可以去牛客网做题,再下载Navicat连接点和鲸网站上的数据自己练习。 Tableau 数据可视化工具Tableau可以帮助你创建系统的数据看板,并且可以周期性更新。虽然Excel也能画图,但Tableau的功能更强大。很多大厂都有自己的可视化工具,如网易的网易有数、京东的Easybi和阿里的FBI等。学习路径:教程在小破站上一搜一大把,点击量最多的不会错。 总之,如果你被市面上各种数据分析课程绕晕了,不知道学什么,就按照这三步来学习吧!希望这些建议能帮助你顺利转行数据分析师!
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