如何学习Python数据分析，最全路径图送给你（100天Get新技能）_python数据分析学习路线

和很多同学接触过程中，我发现自学Python数据分析的一个难点是资料繁多，过于复杂。大部分网上的资料总是从Python语法教起，夹杂着大量Python开发的知识点，花了很多时间却始终云里雾里，不知道哪些知识才是真正有用的。本来以为上手就能写爬虫出图，却在看基础的过程中消耗了一周又一周，以至于很多励志学习Python的小伙伴牺牲在了入门的前一步。

于是，我总结了以下一篇干货，来帮助大家理清思路，提高学习效率。总共分为三大部分：做Python数据分析必知的语法，如何实现爬虫，怎么做数据分析。

有了想法，就要行动起来。最近这段时间，我利用周末时间，结合这几年的工作经历，系统地总结了 「Python 数据分析的入门学习路线和技术」，今天终于完成了。

整篇教程的文件信息如下，总长度为 5 万多字。

入门教程的大纲，如下所示：

0 我们离不开数据分析

1 数据分析入门学习路线

1.1 统计学基本知识1.2 机器学习基本算法1.3 编程语言及工具

2 数据分析重头戏之数据整理

2.1 理解你的业务数据2.2 明确各个特征的类型2.3 找出异常数据2.4 不得不面对缺失值2.5 令人头疼的数据不均衡

3 Python 入门必备知识

3.3.1 对象上的特殊函数3.3.2 列表生成式3.3.3 位置参数和关键字参数3.2.1 list 核心知识3.2.2 dict 核心知识3.2.3 tuple 和 set 简介3.1 解释型Vs编译型3.2 Python 最常用的对象3.3 Python 入门必备知识点

4 NumPy 入门必备知识

4.1 ndarray 对象4.2 NumPy 的向量化增强4.3 NumPy 的传播机制

5 Pandas 数据分析必备入门知识

5.2.1 创建 DataFrame5.2.1 增加数据5.2.2 删除数据5.2.3 修改数据5.2.4 访问数据5.1.1 创建Series5.1.2 增加元素5.1.3 删除元素5.1.3 修改元素5.1.4 访问元素5.1 类一维数组 Series5.2 类二维数组 DataFrame5.3 必备的 20 个统计学函数5.4 必备的缺失值处理技巧5.5 必备的数据透视处理函数

6 Matplotlib

6.1 必备的绘图理论知识6.2 绘图必备 100 行代码

7 机器学习线性回归模型

7.1 11 个必备基本概念7.2 三 个假定7.3 建立线性回归模型7.４ 最大似然估计求参数7.5 梯度下降求解优化问题7.6 手写不调包实现的 5 个算子7.7 手写不调包实现的整体算法框架

8 面试及资料分享

8.1.1 一 面8.1.2 二 面8.1.3 三面8.1 数据挖掘工程师面试实录8.2 推荐哈佛大学数据分析课程

9 总结

小编真的用心良苦，希望大家多多支持和转发此文。同时小编为大家整理了Python入门的600集视频教程+PDF电子书籍资料，一起分享给需要的小伙伴

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学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

包括：Python激活码+安装包、Python web开发，Python爬虫，Python数据分析，人工智能、机器学习、自动化测试带你从零基础系统性的学好Python！

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