近年来,数据分析师的需求非常大,90%的岗位技能需要掌握Python作为数据分析工具。

2021年史上最全Python数据分析学习路线,从语言基础、数据工具、商业分析、到机器学习,一篇文章帮你搞定,奥利给!

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。

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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。

这也是学姐将数据分析这一新兴岗位学习路线整理出来的原因。

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。

学姐认为,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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