针对数据挖掘方向的详细Python学习路线

基础入门（第1 - 2个月）

• Python基础语法：学习变量、数据类型（整数、浮点数、字符串、列表、字典等）、运算符、条件语句、循环语句。可以通过在线课程如菜鸟教程的Python基础部分，或者《Head First Python》这本书来学习，每天安排1 - 2小时学习时间，并且配套做课后练习题。 - 函数与模块：掌握函数的定义和使用，了解模块的概念，学会使用Python内置模块，如math、random等。同时开始接触Python的开发环境，比如PyCharm的使用。这部分大概花费1周时间，期间可以尝试写一些简单的脚本，如计算数学公式、生成随机数等。
• 数据处理与分析（第3 - 4个月） - NumPy：这是Python进行数值计算的核心库。学习数组的创建、索引、切片、运算等操作。可以阅读《利用Python进行数据分析》这本书中关于NumPy的章节，结合实际案例练习，大概2周时间掌握基本用法。 - Pandas：用于数据处理和分析的强大库。学习数据结构Series和DataFrame的创建、数据清洗（缺失值处理、重复值处理等）、数据筛选、聚合操作等。同样参考上述书籍的Pandas章节，花3周左右时间深入学习，并且尝试用Pandas分析一些公开的数据集，比如鸢尾花数据集。 - Matplotlib：用于数据可视化。学习绘制各种图表，如折线图、柱状图、散点图等，掌握图表的基本设置，如标题、坐标轴标签等。可以在网上找一些Matplotlib的教程和示例代码跟着练习，1 - 2周时间能做到熟练绘制常见图表，能直观展示数据特点。
• 数据挖掘算法（第5 - 7个月） -
• Scikit - learn：这是Python进行