python数据分析怎么学

Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。

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图片来源用Python玩转数据

数据分析是大数据的重要组成部分，在越来越多的工作中都扮演着重要的角色，Python可以利用各种Python库，如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等，高效的解决各式各样的数据分析问题，那么该如何学习Python数据分析呢？

python数据分析需掌握的知识和技能：

1. Python介绍、Python环境安装、Python体验

2. Python基础、语法、数据类型、分支、循环、判断、函数

3. Python oop、多线程、io、socket、模块、包、导入控制

4. Python正则表达式、Python爬虫实现

5. 行列式基础、转置、矩阵定义、矩阵运算、逆矩阵、矩阵分解、矩阵变换、矩阵的秩

6. Python对常用矩阵算法实现

7. Python常用算法库原理与使用、numpy、pandas、sklearn

8. 数据加载、存储、格式处理

9. 数据规整化、绘图与可视化

由于Python拥有非常丰富的库，使其在数据分析领域也有广泛的应用。由于Python本身有十分广泛的应用，本期Python数据分析路线图主要从数据分析从业人员的角度讲述Python数据分析路线图。整个路线图计划分成16周，120天左右。主要学习内容包括四大部分：

1）Python工作环境及基础语法知识了解（包括正则表达式相关知识学习）；

2）数据采集相关知识（python爬虫相关知识）；

3）数据分析学习；

4）数据可视化学习。

PYTHON学习路径计划图

python数据分析是大数据的重要组成部分，除此之外，想要掌握更高深的大数据技能，还需掌握Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban等大数据知识技能！

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