python數(shù)據(jù)分析要學(xué)：

Python基礎(chǔ)：學(xué)習(xí)Python的基本語(yǔ)法、數(shù)據(jù)類(lèi)型、條件語(yǔ)句、循環(huán)語(yǔ)句、函數(shù)、模塊、包等基礎(chǔ)知識(shí)。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法：了解常見(jiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，如列表、字典、集合、遞歸、排序、查找等，這有助于更高效地處理和分析數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫(kù)：學(xué)習(xí)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL、PostgreSQL）和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB、Redis）的基本知識(shí)，以及SQL語(yǔ)言的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)可視化：掌握數(shù)據(jù)可視化的基本概念和常用工具，如Matplotlib、Seaborn、Bokeh等，以便更直觀(guān)地展示數(shù)據(jù)。

統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)：掌握基本的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，如概率、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析等，這對(duì)于理解和分析數(shù)據(jù)非常重要。

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、算法和工具，如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，這有助于構(gòu)建預(yù)測(cè)模型和分類(lèi)器。

Pandas庫(kù)的操作：熟練掌握Pandas庫(kù)的分組計(jì)算、索引與多重索引、多表操作與數(shù)據(jù)透視表等功能。

Numpy數(shù)值計(jì)算：掌握Numpy數(shù)組理解、數(shù)組索引操作、數(shù)組計(jì)算、Broadcasting等數(shù)值計(jì)算的功能。

數(shù)據(jù)清理與預(yù)處理：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)清洗的基本技術(shù)，如處理缺失值、異常值、重復(fù)值，以及處理數(shù)據(jù)格式、類(lèi)型轉(zhuǎn)換等。

數(shù)據(jù)處理的進(jìn)一步學(xué)習(xí)：包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置、數(shù)據(jù)缺失值處理、數(shù)據(jù)分組、值替換等。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與可視化：學(xué)習(xí)云上數(shù)據(jù)自動(dòng)化統(tǒng)計(jì)流程的設(shè)計(jì)和組件的開(kāi)發(fā)，以及Kylin框架對(duì)原有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺(tái)的優(yōu)化。

實(shí)際案例與拓展思維：通過(guò)預(yù)測(cè)銷(xiāo)售趨勢(shì)或社交媒體文本分析等實(shí)際案例，掌握從原始數(shù)據(jù)到洞察見(jiàn)解的完整數(shù)據(jù)分析流程。在實(shí)踐案例的指引下，我們能夠?qū)⑺鶎W(xué)的知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際問(wèn)題中，拓展思維，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)世界的寶藏。

等等。

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