python數(shù)據(jù)分析要學(xué)：

Python基礎(chǔ)：學(xué)習(xí)Python的基本語法、數(shù)據(jù)類型、條件語句、循環(huán)語句、函數(shù)、模塊、包等基礎(chǔ)知識。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法：了解常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，如列表、字典、集合、遞歸、排序、查找等，這有助于更高效地處理和分析數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫：學(xué)習(xí)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL、PostgreSQL）和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MongoDB、Redis）的基本知識，以及SQL語言的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)可視化：掌握數(shù)據(jù)可視化的基本概念和常用工具，如Matplotlib、Seaborn、Bokeh等，以便更直觀地展示數(shù)據(jù)。

統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)：掌握基本的統(tǒng)計學(xué)知識，如概率、假設(shè)檢驗、回歸分析等，這對于理解和分析數(shù)據(jù)非常重要。

機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：了解機器學(xué)習(xí)的基本概念、算法和工具，如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，這有助于構(gòu)建預(yù)測模型和分類器。

Pandas庫的操作：熟練掌握Pandas庫的分組計算、索引與多重索引、多表操作與數(shù)據(jù)透視表等功能。

Numpy數(shù)值計算：掌握Numpy數(shù)組理解、數(shù)組索引操作、數(shù)組計算、Broadcasting等數(shù)值計算的功能。

數(shù)據(jù)清理與預(yù)處理：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)清洗的基本技術(shù)，如處理缺失值、異常值、重復(fù)值，以及處理數(shù)據(jù)格式、類型轉(zhuǎn)換等。

數(shù)據(jù)處理的進一步學(xué)習(xí)：包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置、數(shù)據(jù)缺失值處理、數(shù)據(jù)分組、值替換等。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析與可視化：學(xué)習(xí)云上數(shù)據(jù)自動化統(tǒng)計流程的設(shè)計和組件的開發(fā)，以及Kylin框架對原有數(shù)據(jù)統(tǒng)計平臺的優(yōu)化。

實際案例與拓展思維：通過預(yù)測銷售趨勢或社交媒體文本分析等實際案例，掌握從原始數(shù)據(jù)到洞察見解的完整數(shù)據(jù)分析流程。在實踐案例的指引下，我們能夠?qū)⑺鶎W(xué)的知識應(yīng)用到實際問題中，拓展思維，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)世界的寶藏。

等等。

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