学完Python基础之后，你应该学习这个

我一直认同这个观点：一个优秀的数据人应该是思维、业务、分析和工程能力的综合体，谈思维、业务等能力可能大家觉得飘在空中。

那好，今天我们抛开这些，就谈工程能力，或者再细化一点，就谈数据人应该了解和学习哪些技术栈。

到底要不要精通Pandas

我一直觉得，Pandas是数据分析中一个超级好用的工具，不接受任何反驳。

在学习完Python基础后，我们完全可以上手Pandas库。其实并没有那么难，最主要还是多写多练、多总结。

掌握一些机器学习方法

除了使用Pandas做描述性统计与绘图之外。

有些业务场景不是简单的对比、交叉分析就可以解决（一般是提供一些探索性过程结果）。比如分类、预测、人群聚类、文本挖掘等等。

我之前提到说数据分析一般可以分成定量和定性的分析，定量的大家都比较清楚，也比较常见，但是定性的会去研究用户的主动反馈意见，而这些一般都是文本，当数据量较大的时候，肯定不是一条条自己去分析用户的情感、观点等维度，这时候完全可以利用方法快速准确的抽取出用户观点、主题和情感分析等等。

掌握一些大数据方法

在数据爆炸的年代，有些大数据处理方法，我们不得不掌握。这也就是很多招聘网站，都必须要求我们会hadoop和hive等方法。

掌握这些方法，对于你找工作，绝对具有很大的竞争力。

最后，为了帮助大家更好的学习Python，小编给大家准备了一份Python学习资料和公开课，里面的内容都是适合零基础小白的笔记和资料，不懂编程也能听懂、看懂。

👉Python学习路线汇总

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

👉Python必备开发工具👈

👉精品Python学习书籍👈

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

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观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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