Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将各类分析的过程脚本化。Pandas，sklearn等各包也已经追平R。如果学习R，建议看《R语言实战》，照着书本打一遍代码，一星期绰绰有余。另外还有一本《统计学》，偏知识理论，可以复习前面的统计学知识。R学习和熟悉各种包。知道描述性统计的函数。掌握DataFrame。
如果时间有余。可以再去学习ggplot2。Python拥有很多分支，我们专注数据分析这块，入门可以学习《深入浅出Python》。需要学会条件判断，字典，切片，循环，迭代，自定义函数等。知道数据领域最经典的包Pandas Numpy。在速成后的很长一段时间，我们都要做调包侠。这两门语言最好安装IDE，R语言我建议用RStudio，Python我建议用 Anaconda。
都是数据分析的利器。Mac自带Python2.7，但现在Python 3已经比几年前成熟，而且没有编码问题。各类教程也足够多，不要抱成守旧了。Win的电脑，安装Python会有环境变量的问题，是个大坑（R的中文编码也是天坑）。到这里，刚刚好是七周。如果还需要第八周 ，则是把上面的巩固和融会贯通，毕竟速成是以转岗或拿offer为目的。
数据分析有哪些工具？
数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。
如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几个方向点：1、好上手。一看板面就知道怎么导入数据，怎么做图表，怎么排版的。这样的高效。2、功能还得强大的.毕竟是非专业人士了，找分析工具就是为了充分发挥工具自身能动性，和强大功能，来给我们创造价值的，特别是涉及到数据大量、复杂，必须有给力的功能支撑才能是良心工具。
3、可视化呈现要好一点，就是图表要高大上的。数据分析报告得拿出手，图表的展现就是第一门面。包装的意识还是要有的。所以结论就是找一些操作容易、功能强大、图表颜值还得好的工具了。我就是照着这个思路找的，也用过几个，可以给大家说说。像东软做的Dataviz，是用着比较顺手的了。具体介绍我就摘抄下，自己懒得码那么多字DataViz数据可视化分析工具，不需要编写代码，也不需要任何程序设计基础，用户可以通过简单的拖拽就可以实现数据可视化展示与分析。
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