正在全球范围内搜集各种数据分析培训课程，并不断更新以使其更加全面。在准备好整个页面供使用的同时，想开始记录下这些信息如何帮助人们。不如从最需要帮助的人开始，没错，说的就是那些想要开始数据分析之旅或正处于起步阶段的人。
为了本文的目的，也假设愿意以自学模式开始这段旅程。如果不愿意或需要更高程度的帮助，可以很容易地回到列表页面，根据他们的评分和主题内容替换这些资源为付费的。这些资源应该让为数据分析行业的第一份工作做好知识准备。
坚信第一门编程语言应该是主流的！这有助于获得大量资源和庞大的社区/技术支持。因此，应该选择R或SAS。也可以考虑Python、WEKA或Matlab，但建议在它们之上选择R或SAS。在R和SAS之间，不会犯太大的错误——SAS拥有最大的市场份额，而R正在迅速迎头赶上。两者都提供免费版本供学习，可以下载这些软件来学习。如果对选择仍然感到困惑，可以在这里阅读详细的比较。
为了理解分析的力量，这些书籍提供了一个很好的概述，说明了分析如何影响商业决策和思维过程，实施基于数据的解决方案所面临的挑战以及它的局限性（最后一本）。
《信号与噪声》（The Signal and the Noise）：Nate Silver
《大数据——将改变生活、工作和思考方式的革命》
学习基础：线性代数和统计学来自Khan Academy——所有需要的基础都以精彩的方式解释！当第一次看到它们时，会意识到学习可以很有趣。
Udacity上的“描述性统计入门”和“推断性统计”——提供充满活动的课程和练习。
如果选择的工具是SAS，那么SAS Institute提供的“基础SAS和统计课程”
约翰霍普金斯大学在Coursera上的“数据科学专业课程”——如果想以轻松的方式学习（每周3-4小时，持续9个月）
Chandoo.org用于学习和复习Excel——它包含了一些不错的技巧和窍门。
Qlikview / Tableau教程——认为应该学习这些可视化工具中的一个，这样就可以快速绘制出强大的可视化图表。
SAS文档和SUGI论文
CRAN项目网站，用于下载R和包
Google在YouTube上提供的R视频