Python数据分析的学习路线

Python数据分析是指利用便捷高效的Python编程工具，应用统塥骈橄摆计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。辑湃形傥作为一个Python初学者，应该在从多的Python学习资料中选取适合自己的学习路线来实现高效学习Python数据分析？在此，小编给大家分享自己的学习经历和见解。

工具/原料

python

一、学习框架

1、基础部分：1、数学知识2、Python基础知识3、Python数据分析包使用

2、进阶部分：1、网页爬虫2、机器学习和深度学习3、大数据

二、夯实基础

1、数学：需要的知识主要为 《概率论与数理统计》

2、Python基础知识：由于只需要掌握计算部分的知识，Python 的基础知识需要了解以下内容：1、基本语法2、数据类型和变量3、列表和字典4、条件语句和循环语句5、函数和类的概念6、文件和异常

3、Python数据分析包：主要掌握 Python 相关数据分析包的使用，三剑客：1、numpy2、pandas3、matplotlib 参考的书为《利用 Python 进行数据分析》

三、进阶学习

1、网页爬虫：《Python3网络爬虫开发实战》崔庆才

2、机器学习和深度学习：学习SQL，这是数据分析最基础的能力 大体上掌握各类算法原理以及如何利用机器学习包

3、理论书籍：1、《机器学习》, 周志华2、《统计学习方法》, 李航3、……

4、机器学习包：scikit-learn 是一个机器学习库，可以对数据进行分类，回归，无监督，数据降维，数据预处理等等，包含了常见的大部分机器学习方法。深度学习就是各种神经网络如何解算的问题。