简单来讲一下Python数据分析的一些问题，到底应该怎么学？
于是总结了一些经验，希望能够给还没入门、或者入门之后就遇到瓶颈的新手一些建议。主要是关于如何系统地进行学习规划，以及可以避免的一些坑。
话不多说，新手自学Python数据分析的4大阶段，直接开始。
第一阶段：Python语言基础
数据分析的第一步就是先玩明白Python语言。
Python语言简洁，入门容易，包括语言基础、常用数据结构、函数、面向对象编程；以及Python自动化办公知识。
学习成就：掌握Python语言作为数据分析工具，从而有能力驾驭不同领域的数据分析实践。
第二阶段：数据采集和持久化
打好了Python语言基础后，这个阶段我们来学习数据采集。
包括Python爬虫、爬虫数据存储、相关工具等内容。不仅涉及到Python网络数据采集，还需要掌握数据库MySQL的相关操作。
如常用的增删改查操作、索引、索引背后实现原理、查询如何加速、事务隔离级别、内连接外连接等。
学习目的：大数据时代学习爬虫的人越来越多，一方面是Python这样的编程语言提供了越来越多工具，使得编写爬虫程序更为容易上手。
另一方面是通过可靠获取的数据，为后续商业分析形成可视化数据提供思路。
第三阶段：数据分析
这个阶段是数据分析的核心阶段。
首先我们会学习一些Excel、powerbi、Tableau数据及可视化工具；numpy和pandas作为数据分析的基本模块，也是必不可少的。
学习成就：
通过大量的项目实战培养数据分析思维，从而达到一个合格的数据分析师要求。
第四阶段：数据挖掘与机器学习
从这个阶段开始，我们就要进入高级数据分析及算法工程师相关的学习。
要学习一些数学相关的统计学，如统计学基础、线性代数等，当然不会像高数那么难（别害怕）；
然后开始Python机器学习，从基础到高级，如分类问题、回归问题、聚类问题…
学习目的：学习完这个阶段，这个时候你真正做到从入门到精通，可以开始你的高级数据分析师之旅了。
对于目前就业市场上的技术岗位，除了开发、测试、运维等常见职位之外，数据类岗位也越来越成为热门的求职方向。
经过前面的梳理和总结，相信小伙伴们对于数据分析这个岗位的了解更加深刻了。
小编认为，要找到真正适合自己的工作，首先就要对这个岗位进行充分了解，然后有针对性的进行知识储备！加油
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Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，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。
二、Python课程视频
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
三、Python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。
四、Python漫画教程
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