学python数据分析心得体会800字_学习 Python 数据分析的正确姿势

如果你是通过学习给程序员设计的 Python 课程来学习 Python 数据分析，那就大错特错了。很多数据分析师在开始学习 Python 数据分析之前就被引导学习 LeetCode 上那些为程序员准备的编程谜题。这对于只需要提取、清洗数据、绘制可视化图、构建模型的数据分析师来说实在是误人子弟，数据分析师要学的不是开发应用软件，而是应该把时间和精力花在学习处理数据的模块与支持库上。请根据以下步骤一步步学习的Python 数据科学。

配置开发环境

Jupyter Notebook 是一个非常强大的开发环境，而且非常适合展示数据分析的结果。

Anaconda 是安装 Jupyter Notebook 最简单的方式，它是现在最流行的 Python 数据科学发行版，预装了很多最流行的支持库。

建议安装 Anaconda 时，选择支持 Python 3 最新版的版本。

安装好 Anaconda 以后，阅读这篇文章学习如何使用 Jupyter Notebook。

呆鸟云：也可以参考 DataCamp 的 Jupyter Notebook 速查表，点击链接可以下载呆鸟为大家精心制作的高清中文版哦！

学些 Python 基础就够了

参考 DataCamp 的 Python 数据科学速查表，即可快速掌握 Python 的基础知识，如果想学习更多 Python 的基础知识，推荐看《Python基础教程(第3版)》。

Numpy 与 pandas 才是数据分析师要学的东西

Python 处理大规模数据，执行数字处理算法其实很慢。听到这里大家可能会问，那你凭什么说 Python 是最流行的数据分析编程语言？

这是因为 Python 有基于 C 与 Fortran 开发的支持库，

学习资源推荐

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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！

一、Python学习路线

二、Python基础学习

1. 开发工具

2. 学习笔记

3. 学习视频

三、Python小白必备手册

四、数据分析全套资源

五、Python面试集锦

1. 面试资料

2. 简历模板

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