php编程宝典怎么样，优秀的程序员应该掌握多少门编程语言？
程序员的优秀和掌握多少种编程语言并没有直接的关系，不能单纯的依靠数量来决定一个人能力高低，决定高低还是内在的东西，编程思想和架构能力，所以很多人觉得有些程序员做过好多语言就佩服的五体投地，编程到了一定程度语言本质上就是一种工具，为了实现某种架构的需要，甚至可以多个语言组合，都是可以的，到来一定层面任何语言都可以当做工具对待，现实中只要掌握一门语言再去学习新的编程语言都会觉得轻松了许多，不是因为编程变聪明了，而是通过一种编程语言的学习掌握了很多编程的模式，因为不同编程语言在处理同一场景的问题思维方式是接近的，解决方法都是知道了，剩下的就是单纯的熟悉语法结构，所以当然显得学的很快了。
编程语言现在向着集成化发展，工具类的库会越来越多，应用级别的编程会变得越来越简单，编程功能实现向着简单化发展，但对于编程思想的要求也是越来越高，未来科技争取的就是人才，特别是高端的人才，现在国内程序员的存量已经超过几百万绝对的数目甚至比欧洲一个国家的人口还多了，但是企业还在喊着招不到人，所谓的招不到人其实是招不到高端的人才，这个国家有如此多的软件公司，对于顶层软件人才是求贤若渴，即使财力不济的小公司都想尽一切办法，弄到优秀的人才，未来的公司竞争本质上是高端人才的竞争，优秀的程序员在未来中国软件行业的薪资还会提升。
优秀的程序员到底需要具备什么样子的素质，所谓优秀不单纯技术层面的，是全方面的
1.强大的抗压能力，很多程序员承受能力都一般，遇到一个不懂技术的老板就觉得自己没有诉苦的地方了，接收一堆代码很烂的代码堆，项目经理因为工作进度问题批评你了几句，然后就有了跳槽的冲动，这类程序员一般很难有大作为，做大事就要耐得住压力。
2.不停的升级自己编程能力，能够跟上时代的步伐，很多老程序员觉得年龄大了会被这个行业淘汰，倒不如说是自己把自己给放弃了，不更新技能包早晚也是被淘汰的料，什么年龄做什么年龄的事情，不要等老了还在和年轻人比拼精力，该是用自己经验的时候。
3.选择大于努力，选择一个最适合自己发展的平台，不要一味跟着工资走，积累多了自然就有发挥的空间，很多人中间换了相当多的工作，都把自己换的滑了，静不下心来去做事情。核心竞争力一定需要时间的积累，需要有一个很长的培养期，所以不要轻易不满意现状去换工作，很容易造成一种无形积累的流失，这些对于当下可能没有多大的影响，但对未来真的非常重要，看事情起码看五年之后。
所谓的优秀都不是说出来的，也不是靠会写几种编程语言就能搞定的事情，需要有规划，有前进的方向，一定有一段忘我的付出阶段，没点工匠精神就不要谈优秀两个字。
希望能帮到你。
我适合学Java吗？
Java学习难不难？Java作为一种流行的编程语言之一，在当今信息化社会中发挥了重要的作用。随着科技的发展，Java在社会市场中的需求也不断增加。那么Java好学吗？
其实Java学习并不难，四个月的时间就可以上手。
JAVA学习分为5个部分，第一是JavaSE(Java基础)，第二是数据库，第三个是前端，第四个是JavaEE(企业级开发)，第五的话就是框架了。
一、学习Java基础，需要认真对待，要学的扎实，更要拓展。在面试的时候，一些大公司注重的是基础怎么样，扎不扎实，不仅仅会问书本所学习的知识。老师所讲的知识并没有很深入，然而面试当中，问的很深，比如，你知道java虚拟机是吧，那请你讲一下虚拟机的底层，还有JVM调优等等。这些是课堂上学不到的。面试中经常问的就是JVM，GC，线程，集合等等这些知识点的问题。
1、JVM虚拟机方面的知识（比如调优）；
2、GC机制的深入；
3、JAVA的几个特征（封装：封装类和普通类的区别等等；继承：是否可以多继承，还有继承时一些关键字的用法；多态：多态的理解，编译时多态和运行时多态性[重载和重写的区别]；）。
4、语法基础，50个关键字要知道有哪些（笔试常考题：true、NULL、sizeof等是不是关键字），八大基本数据类型（每种类型的长度范围，所占字节，最好记住，我两次面试面试官都问了范围），接口和继承的区别（JDK1.8过后接口可以有静态方法，方法可以有方法体）。
5、数组，必须掌握，涉及到算法（冒泡，排序，选择等等）。算法和数据结构，想我第一次面试就被打击的莫得信息咯，让写一个算法（给一串固定数字，输入一个数字，返回这串数字中此输入数字的位置，比如在第一个返回1）。还有数据结构，计算机网络原理。
6、String类，String的几个方法，用来处理字符串之类的，String，StringBuffer，StringBuilder的区别。Date和SimpleDateFormat也要会写，有个笔试题写一个程序，打印出昨天此时刻。
7、异常的分类，面试时遇到过，问异常有哪些，遇到过什么异常。还有状态码，比如404，500等
8、集合的框架，集合的区别，List，Set，Map下的实现类的各自特征，底层实现等是必问的。TreeSet和HashSet的区别，TreeMap和HashMap的区别。必须掌握每一个集合实现类特征等。
9、JavaIO流，用于对文件进行的读写操作等，字符流字节流，但面试没有问过。线程实现方式（Thread，Runnable，Callable），线程安全。线程在面试当中是必问，问实现方式（哪种更好，Runnable更好），实现方式的区别等，实现线程同步有哪几种方式，线程方面的问的知识需要拓展。
10、设计模式，常用的设计模式最好掌握，因为每次面试，面试官都会问用过哪几种模式，有一次面试问过迭代器模式的一个问题，但本人未掌握，没能答上。单例模式和工厂模式最好能写出来，特别是单例模式，好几次的笔试题的编程题都让写一个单例模式。
11、网络编程方面，基本上不会问Socket编程，但是，他一定会问是否知道TCP和UDP协议，这两大协议一定会问区别。TCP协议会问协议头之类的，然后会延伸到do和post的区别，还有一些计算机网络原理的知识。
二、学习数据库的话一定要熟悉各种函数的用法，增删查改这四个是最根本的，一切操作都基于这四者。面试问了数据库索引的理解，索引的作用；数据库优化；连表查询等等，重点是数据库的事物管理这方面。公司对于数据库这块是很重视的。而且面试的时候还会出一个数据库的题。
三、前端，对于前端技术，不需要掌握很多东西，有很多只需要了解，当然有些公司面试也会问是否学过前端的一些技术，比如Bootstrap等，对于Ajax技术，几乎没问，但本人感觉应该还是挺重要的。还有XML文件和HTML文件的区别。Session和cookie的区别之类的。
四、JavaEE有JavaBean，JSP，servlet等技术，面试最常问的就是JSP和servlet的区别，九大内置对象等。做项目用到了SVN，如何处理提交代码的冲突，会话跟踪技术有哪几种，区别是什么，servlet的声明周期，get和post的区别，面试经常遇到。
五、框架方面会问到Spring的原理和理解，Spring的生命周期，SSM框架的基本配置等等，Spring事务管理是一个重点，面试的时候面试官问过，Spring的事务管理和Mysql的事物管理的区别。Spring有哪几种配置，依赖注入的三种方式。SpringBean的生命周期也被问过一次，面向切面编程的原理，事物的实现方式。关于Maven会问生命周期，阐述maven的优缺点等。SpringMVC的五大组件，其运行原理。SpringMVC有哪些配置文件。MyBatis相比较Hibernate，各自的优缺点，等等。
学Java不光要将代码完成好，还更要花更多的时间巩固复习知识所学的知识，同时要不断的去技术类网站刷题，CSND看技术博客，不断充实自己完善自己，才能不断提高自己的技术。
执业药师难不难考？
先说结论：执业药师考试有难度，但并不是非常难考，很多人觉得执业药师难考完全是因为备考时间不够！
我自己是药学专业本科，毕业之后一直在地方三甲医院，在科室里工作不忙，反正也是混吃等死，职业相关，干脆就考下来。科室里面排完班之后就固定上班，定岗之后空余时间很多，很适合备考。当然上班时间还是挺忙的，每天八个小时的上班时间，400张左右单子，想想就心累。忙得时候从早场八点中到中午十一点半，从接班开始就要不停的打单拿药，一刻都不得停，还要核对。有白班、连班、下班、下午班、夜班……生活真的是丰富多彩啊！不过医学就是这样，一入医门深似海，从此考证路漫漫。一年药士、三年药师、五年执业，唉~不过评完职称后薪资待遇也会好很多，先熬过来再说吧，考证要趁早呀，执业药师对职称评定是有帮助的。因为上班时间的影响，生物钟很乱，影响备考效率，这是我觉得执业药师考试有点儿难的原因吧！如果你没有我上面这些因素影响，掌握对的学习方法， 备考相对会轻松很多。在职备考心态是有一定优势的，有工作兜底、有社会保障。考的上事业有可能会更上一层楼；考不上来年再战。不过时间安排一定要适度。虽然每天按点下班，但是工作时间的确是高强度。工作上就已经够忙了，如果再遇到事多的患者，真的……加上高负荷备考，脑袋容易吃不消的。人脑其实跟电脑是一样的，长时间运作，发热过快或者来不及散热，某些零件也会有不同程度的损伤，最直接的后果就是厌学，适当的备考才能高效，揠苗助长只会产生厌学心理，况且执业药师备考本身就是执行作战，一口吃个胖子的心理不可有。学习顺序：中二、综合知识与技能、中一、药规。不少人都是等教材到了，直接拿起中一开始啃，翻了两页就看不下去了，一时没有找到解决办法，备考计划搁置，导致备考时间逐渐压缩，以失败告终。学习要有序进行：循序渐进，不能随便拿起一本书就直接开始学，先了解状况。中二才是四门科目的基础。全面覆盖各种药材的性能、疗效、配伍禁忌等等，重点在成药，后面刷题你会发现分值都在这一块；其次看综合技能，前九个章节都是学习重点；接下来才是中药一，比二要难很多，以二为基础，学习会相对轻松一些，因此备考要一科一科的攻破，有基础铺垫、有技能提升，相辅相成，循序渐进。药规都是一些时政性的东西，有点儿类似于时事政治，新的规整制度要特别注意就行。学习的时候尽量参考一些辅助资料，毕竟需要记忆背诵的内容占大多，而且药理之间没有什么联系，很多时候容易混淆：【资料有点儿多，随便截取几张，中药、西药都有！】学吧网校带你一次考过拿证记忆知识点的时候要兼顾刷题，及时查漏不缺才能有机会填补知识漏洞！刚开始要从章节习题开始，不要太难，最好是有知识点解析，推荐利用app刷题，错题自动生成，带有详细错题解析，你可以清楚的知道自己那部分没有掌握好，错题好好回顾。另外，真题要一套一套刷，了解题型、知识点、考点，时间充足的话，近五年的真题都要过一遍。刚开始不要追求速度，慢慢用心刷，总结出题套路。熟练之后提高刷题速度。注：刷题要有目的，不然就是白刷，或者说回报率不高。严格控制做题时间、掌握答题速度、养成答题习惯。怎么自学数据分析？
这是一份数据分析师的入门指南，它包含七周的内容，Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。
每一周的内容，都有两到三篇文章细致讲解，帮助新人们快速掌握。这七周的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系，也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。
第一周：Excel
每一位数据分析师都脱离不开Excel。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。
Excel的学习分为两个部分。
掌握各类功能强大的函数，函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。把各类数据输入，经过计算和转换输出我们想要的结果。
在SQL，Python以及R中，函数依旧是主角。掌握Excel的函数有助于后续的学习，因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近的函数。
在「数据分析：常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中，介绍了常用的Excel函数。
清洗处理类：trim、concatenate、replace、substitute、left/right/mid、len/lenb、find、search、text
关联匹配类：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset
逻辑运算类：if、and、or、is系列
计算统计类：sum/sumif/sumifs、sumproduct、count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round
时间序列类：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif
搜索能力是掌握Excel的不二窍门，工作中的任何问题都是可以找到答案。
第二部分是Excel中的工具。
在「数据分析：Excel技巧大揭秘」教程，介绍了Excel最具性价比的几个技巧。包括数据透视表、格式转换、数组、条件格式、自定义下拉菜单等。正是这些工具，才让Excel在分析领域经久不衰。
在大数据量的处理上，微软提供了Power系列，它和Excel嵌套，能应付百万级别的数据处理，弥补了Excel的不足。
Excel需要反复练习，实战教程「数据分析：手把手教你Excel实战」，它通过网络上抓取的数据分析师薪资数据作为练习，总结各类函数的使用。
除了上述要点，下面是附加的知识点，铺平数据分析师以后的道路。
了解单元格格式，数据分析师会和各种数据类型打交道，包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。
了解数组，以及相关应用（excel的数组挺难用），Python和R也会涉及到 list，是核心概念之一。
了解函数，深入理解各种参数的作用。它会在学习Python中帮助到你。
了解中文编码，UTF8、GBK、ASCII，这是数据分析师的坑点之一。
第二周：数据可视化
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。
数据可视化是分析的常用技巧之一，不少数据分析师的工作就是通过图表观察和监控数据。首先了解常用的图表：
Excel的图表可以100%绘制上面的图形，但这只是基础。
在「数据可视化：你想知道的经典图表全在这」中介绍了各类数据分析的经典图表，除了趋势图、直方图，还包括桑基图、空间图、热力图等额外的类型。
数据可视化不是图表的美化，而是呈现数据的逻辑之美，是揭示数据的内在关联。了解图表的维度和适用场景，比好看更重要。比如桑吉图就是我一直推崇的图表，它并不知名，但是它能清晰的揭露数据内在状态的变化和流向。案例是用户活跃状态的趋势。
Excel的图表操作很傻瓜化，其依旧能打造出一份功能强大的可视化报表。「数据可视化：教你打造升职加薪的报表」教给大家常用的Excel绘图技巧，包括配色选取，无用元素的剔除、辅助线的设立、复合图表等方法。
Excel图表的创造力是由人决定的，对数据的理解，观察和认知，以及对可视化的应用，这是一条很长的道路。
图表是单一的，当面板上绘制了多张图表，并且互相间有关联，我们常称之为Dashboard仪表盘。
上图就是用分析师薪资数据为数据源绘制的Dashboard，比单元格直观不少。我们常常把绘制这类Dashboard的工具叫做BI。
BI（商业智能）主要有两种用途。一种是利用BI制作自动化报表，数据类工作每天都会接触大量数据，并且需要整理汇总，这是一块很大的工作量。这部分工作完全可以交给BI自动化完成，从数据规整、建模到下载。
另外一种是使用其可视化功能进行分析，它提供比Excel更丰富的交互功能，操作简单，而且美观，如果大家每天作图需要两小时，BI能缩短大半。
在「数据可视化：手把手打造BI」教程中，以微软的PowerBI举例，教大家如何读取数据，规整和清洗数据，绘制图表以及建立Dashboard。最后的成果就是上文列举的分析师案例。
BI还有几个核心概念，包括OLAP，数据的联动，钻取，切片等，都是多维分析的技巧，也是分析的核心方法之一。
后续的进阶可视化，将和编程配合。因为编程能够提供更高效率和灵活的应用。而BI也是技术方向的工具，了解技术知识对应用大有帮助。
第三周：数据分析思维数据分析能力的高低，不以工具和技巧决定，而以分析思维决定。
在一场战争中，士兵装备再好的武装，进行再严苛的训练，若是冲锋的方向错了，那么迎接他们的唯有一败涂地。
分析思维决定一场「数据战争」中的冲锋方向。只有先养成正确的分析思维，才能使用好数据。
既然是思维，它就倾向于思考的方式，Excel函数学会了就是学会，分析则不同。大多数人的思维方式都依赖于生活和经验做出直觉性的判断，以「我觉得我认为」展开，好的数据分析首先要有结构化的思维。
麦肯锡是其中领域的佼佼者，创建了一系列分析框架和思维工具。最典型地莫过于金字塔思维。
这篇文章简述了该思维的应用，「快速掌握麦肯锡的分析思维」。你能学会结构化思考，MECE原则，假设先行，关键驱动等方法论。
除此以外，还有SMART、5W2H、SWOT、4P4C、六顶思考帽等，这些都是不同领域的框架。框架的经典在于，短时间内指导新人如何去思考，它未必是最好的，但一定是性价比最优的。数据分析思维，是分析思维的引申应用。再优秀的思考方式，都需要佐证和证明，数据就是派这个用处的，「不是我觉得，而是数据证明」。
现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话：如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。如果把它应用在数据领域，就是：如果你不能用指标描述业务，那么你就无法有效增长它。每一位数据分析师都要有指标体系的概念，报表也好，BI也好，即使机器学习，也是围绕指标体系建立的。
下图就是一个典型的指标体系，描述了用户从关注产品、下载、乃至最后离开的整个环节。每一个环节，都有数据及指标以查询监控。
不同业务背景需要的指标体系不同，但有几个建立指标的通用准则。这篇文章深入介绍了「如何建立数据分析的思维框架」。你将区分什么是好指标、什么是坏指标、比率和比例、指标的结构、指标设立的维度等概念。
数据分析不是一个结果，而是一个过程。几乎所有的分析，最终目的都是增长业务。所以比分析思维更重要的是驱动思维落地，把它转化为成果。
数据分析思维是常年累月养成的习惯，一周时间很难训练出来，但这里有一个缩短时间的日常习惯。以生活中的问题出发做练习。
这家商场的人流量是多少？怎么预估？
上海地区的共享单车投放量是多少？怎么预估？
街边口的水果店，每天的销量和利润是多少？怎么预估？
这些开放性问题起源于咨询公司的训练方法，通过不断地练习，肯定能有效提高分析思维。另外就是刷各种CaseBook。
优秀的数据分析师会拷问别人的数据，而他本身的分析也经得起拷问。
第四周：数据库
Excel很容易遇到瓶颈，随着业务的发展，分析师接触的数据会越来越多。对大部分人的电脑，超过十万条数据，已经会影响性能。何况大数据时代就是不缺数据，这时候就需要学习数据库了。
即使非数据岗位，也有越来越多的产品和运营被要求使用SQL。
很多数据分析师戏称自己是跑SQL的，这间接说明SQL在数据分析中有多核心。从Excel到SQL绝对是处理效率的一大进步。
教程内容以MySQL为主，这是互联网行业的通用标准。其实语法差异不大的。
新手首先应该了解表的概念，表和Excel中的sheet类似。「写给新人的数据库指南」是一篇入门基础文章，包括表、ID索引、以及数据库的安装，数据导入等简单知识。
SQL的应用场景，均是围绕select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。新手在「SQL，从入门到熟练」教程会学习到最常见的几个语法，select、where、group by、if、count/sum、having、order by、子查询以及各种常用函数。
数据还是分析师薪资数据，它可以和Excel实战篇结合看，不少原理都是相通的。
想要快速掌握，无非是大量的练习。大家可以在leetcode上做SQL相关的练习题，难度从简单到困难都有。「SQL，从熟练到掌握」教程中将会带领大家去刷一遍。
join对新手是一个很绕的概念，教程会从图例讲解，逐步提高难度。从一开始的join关联，到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等。最后完成leetcode中的hard模式。
如果想要更进一步，可以学习row_number，substr，convert，contact等函数。不同数据平台的函数会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。再想提高，就去了解Explain优化，了解SQL的工作原理，了解数据类型，了解IO。知道为什么union比or的效率快，这已经和不少程序员并驾齐驱。
第五周：统计学
很多数据分析师并不注重统计学基础。
比如产品的AB测试，如果相关人员不清楚置信度的含义和概念，那么好的效果能意味着好么？如果看待显著性？
比如运营一次活动，若不了解描述统计相关的概念，那么如何判别活动在数据上的效果？可别用平均数。
不了解统计学的数据分析师，往往是一个粗糙的分析师。如果你想要往机器学习发展，那么统计学更是需要掌握的基础。
统计知识会教大家以另一个角度看待数据。如果大家了解过《统计数据会撒谎》，那么就知道很多数据分析的决策并不牢靠。
在第一篇教程「解锁数据分析的正确姿势：描述统计」，会教给大家描述统计中的诸多变量，比如平均数、中位数、众数、分位数、标准差、方差。这些统计标准会让新手分析师从平均数这个不靠谱的泥潭中出来。
箱线图就是描述统计的大成者，好的分析师一定是惯用箱线图的常客。
第二篇「解锁数据分析的正确姿势：描述统计(2)」将会结合可视化，对数据的分布进行一个直观的概念讲解。很多特定的模型都有自有的数据分布图，掌握这些分布图对分析的益处不可同日而语。
直方图和箱线图一样，将会是长久伴随分析师的利器。
统计学的一大主要分支是概率论，概率是度量一件事发生的可能性，它是介于0到1之间的数值。很多事情，都可以用概率论解释，「概率论的入门指南」和「读了本文，你就懂了概率分布」都是对其的讲解。
包括贝叶斯公式、二项概率、泊松概率、正态分布等理论。理论不应用现实，那是无根之木，教程中会以运营活动最常见的抽奖概率为讲解，告诉大家怎么玩。
其实数据分析中，概率应用最广泛和最全面的知识点，就是假设检验，大名鼎鼎的AB测试就是基于它的。俗话说得好，再优秀的产品经理也跑不过一半AB测试。
何为假设检验？假设检验是对预设条件的估计，通过样本数据对假设的真伪进行判断。
产品改版了，用户究竟喜不喜欢？调研的评分下降了，这是用户的评价降低了，还是正常的数据波动呢？这些都是可以做假设检验的。它可以说是两面两篇文章的回顾和应用。
「数据分析必须懂的假设检验」依旧以互联网场景讲解各种统计技巧的应用。假设检验并不难，通过Excel的几个函数就能完成。它的难点在于诸多知识点和业务的结合使用，实际公式不需要掌握的多透彻，了解背后的意义更重要。
统计学是一个很广阔的领域，包括方差分析，时间序列等，都有各自不同的应用。大家若感兴趣，可以去阅读各类教材，没错，教材是学习统计学最优的方式。我这类文章堪堪算入门罢了。
第六周：业务
对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。举个例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，根本不知道垂直距离。这是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。业务形态千千万万，数据分析师往往难窥一二。我的公众号业务部分也涉及了不少，大家可以通过这几篇文章了解。
一篇文章读懂活跃数据；深入浅出，用户生命周期的运营；获取新增用户，运营都应该知道的事；运营的商业逻辑：CAC和CLV；从零开始，构建数据化运营体系；读懂用户运营体系：用户分层和分群，这些都是互联网运营相关的内容，或多或少涉及了不少业务方面的概念，数据分析人员可以选择性的挑选部分内容。了解业务的数据分析师在职场发展上会更加顺利。
而在「最用心的运营数据指标解读」中，我尝试总结了几个泛互联网领域的指标和业务模型，它们都是通用的框架。
产品运营模型：以移动端APP为主体，围绕AARRR准则搭建起数据框架。包括Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue营收、Refer传播，以及细分指标。
市场营销模型：以传统的市场营销方法论为基底，围绕用户的生命周期建立框架。包括用户生命周期，生命周期价值、用户忠诚指数、用户流失指数、用户RFM价值等。
流量模型：从早期的网站分析发展而来，以互联网的流量为核心。包括浏览量曝光率、病毒传播周期、用户分享率、停留时间、退出率跳出率等。
电商和消费模型：以商品的交易、零售、购买搭建而起。包括GMV、客单价、复购率、回购率、退货率、购物篮大小、进销存，也包含SKU、SPU等商品概念。
用户行为模型：通过用户在产品功能上的使用，获得精细的人群维度，以此作为分析模型。包括用户偏好、用户兴趣、用户响应率、用户画像、用户分层，还包含点赞评论浏览收藏等功能的相关指标。
除了上述的几个常见模型，数据分析还有其他分支。比如SEO/SEM，虽然可以归类到流量模型，但它并不简单。比如财务分析，商业的各种成本支出也需要专人负责。
在业务知识外，业务层面的沟通也很重要。业务线足够长的时候，沟通往往成为老大难的问题。
业务学习没有捷径，哪怕掌握了诸多模型，不同行业间的业务壁垒会是分析师们的门槛。金融的各类专有领域知识，电子商务不同产品的特性，这些都会影响到分析报告的质量。
在早期，新人最好选择一到两个领域深入了解其业务，然后以此拓展边界。
第七周：Python/R
第七周是最后的学习环节。
是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师升职加薪，迎娶白富美。数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。
Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将分析的过程脚本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常丰富。
这里的教程以Python为主。
「开始Python的新手教程」将会教大家搭建数据分析环境，Anaconda是功能强大的数据科学工具。Python建议安装Python3+版本，不要选择Python2了。
Python的语法相当简洁，大家print出第一个hello world顶多半小时。就像在Excel上进行运算一样方便。
「开始Python的数据结构」介绍给大家Python的三类数据结构，列表list，元组tuple，以及字典dict。万变不离其宗，掌握这三种数据结构以及相对应的函数，足够应付80%的分析场景。函数式编程为Python一大特色，Python自身就提供不少丰富的函数。很多都和Excel的函数相通，掌握起来非常迅速。另外还有控制流，for、while、if，通常配合函数组合使用。
「了解和掌握Python的函数」教大家如何自定义函数，丰富的函数虽然能偷懒，但是不少场景下，还是需要自己动手撸一个。
能够调第三方包解决，就使用第三方的函数。如果是一个频繁使用的场景，而第三方依靠不了，就自己编一个函数。如果是临时性的场景，写得粗糙点也无所谓。毕竟分析师的代码能力不要求工程师那么严格，所以Python的学习尽量以应用为主，不用像分析师那么严格。
包、模块和类的概念属于进阶知识，不学也不要紧。
「Python的数据分析: numpy和pandas入门」介绍了数据分析师赖以生存的两个包，numpy和pandas，其他Python知识可以不扎实，这两个最好认真掌握。它是往后很多技能树的前置要求。
array，series，dataframe是numpy和pandas的三个数据结构，掌握它们，便算是入门了。后续的两篇教程都是实战。
「用pandas进行数据分析实战」以分析师的薪资作为实战数据。Excel、BI、SQL，一路走来，大家想必对它无比熟悉，这也是最后一次使用它了。教程通过Pandas的各类功能，绘制出一副词云图。
零基础该如何学习编程？
这几年最火的行业，应该就是互联网行业了，各种新的技术层出不穷。而随着5G、云计算、大数据的发展，IT向全行业渗透的速度更是日益加快，行业内员工的薪资水平也是水涨船高。于是开始有众多的费计算机相关专业的人士，想要通过学习编程，成功进入这一行业。那么，今天小编就跟大家聊一聊，零基础的小白该如何学习编程。
1.明确学习目标学编程是为了什么？找到一份相关的工作？还是为了在目前的岗位上提升自己的技能，让自己涨点工资？……不同的目标，决定了你要学习的深度的不同，一定要明确。
2.制定学习计划（1）明确发展方向
IT行业的岗位还是挺多的，在学习之前，可以明确一下自己的发展方向，比如说成为一名Java工程师。选择的时候根据自己的兴趣而定，更容易坚持下去。
（2）先学一种语言
虽然很多人说好的程序员不能只会一种语言，但是作为一个初学者来说，还是建议你从一中语言开始学起。北大青鸟中博软件学院是采取的循序渐进，分阶段学习的课程设计，非常适合零基础的朋友学习。大家可以先确定一种自己想学的专业，然后深耕，最后再扩展。
（3）时不时的“模仿”
零基础学习编程语言是有技巧的，从模仿开始，尤其是零基础学编程，建议不要只是看书，不然书看完了，学习编程的兴趣完全丧失了。建议找一个小而简单的案例，操作演练，看到自己的成果，这样会提升自信心，有些内容一时的不理解，可以记下来，在后面多多联系的时候就会迎刃而解。
（4）保持自己的兴趣
零基础学习编程，千万不要丧失兴趣，否则很容易半途而废，最好可以让自己“上瘾”。“上瘾”这个词很多人觉得是贬义词，但是如果对程序“上瘾”会事半功倍，是可以发掘自己最大潜能的一项绝妙的策略，学起来会更轻松。
（5）找大神带路
零基础的小白学编程的话，建议是多找程序员朋友来带带你，或者可以到北大青鸟中博软件学院的培训班来，跟着大牛讲师系统学习，他们会传授给你很多的经验和技巧，学起来会少走弯路。
（6）自学或者报班都可以
学习编程的话，不管是自学或者是报名参加培训班，都是各有优缺点，想必大家都已十分了解，就不再赘述。如果你想要快速的掌握技能，那么参加靠谱的培训机构是一条捷径，但是也要根据自己的情况酌情选择，毕竟培训费用是不可避免的。
以上就是小编关于零基础学编程的分享了，希望对大家有帮助。如果你想要找一家靠谱的培训机构，比如北大青鸟中博软件学院学习编程，可以私聊小编哟~