Python数据分析学习路线（非常详细）

前言

顾名思义，数据分析就是采用适当的方法对收集来的大量数据进行分解和研究，然后提取出有价值的信息。例如：

（文末送读者福利）

大型商超会采集顾客的购物数据，分析顾客的消费习惯，然后调整商品的摆放位置，提高商品的销量；

互联网公司会采集用户的点击数据，分析用户的行为习惯，然后调整 APP 的菜单布局，提升用户体验。

也就是说，数据分析的最终目的是为决策者提供数据支撑，辅助决策者做出正确的判断，而不是拍脑袋决定。

数据分析几乎涵盖了所有领域，包括新媒体、金融、教育、医疗、物流等。很多招聘岗位都更加青睐了解数据分析的求职者，比如人事、财务、运营等；与此同时，了解数据分析也更容易获得升职和加薪的机会。

近年来随着互联网的快速发展，人们每时每刻都在产生大量数据，根据 IDC（国际数据公司）的预测，2025 年全球一年新产生的数据量将达到 175ZB，相当于每天新产生 491EB 的数据。

175ZB 的数据量有多庞大呢？1ZB 约等于 1.1 万亿 GB，假设网速为 25MB/秒， 那么一个人下载完 175ZB 的数据需要 18 亿年。

数据量的激增给数据分析师带来了前所未有的历史机遇。目前，数据分析在国内尚处于起步阶段，人才缺口大、薪资待遇高，应届生就可以拿到 20W 的年包，如果能进入大厂，年包可能会超过 30W。

总之，现在入局数据分析行业，无论是前景还是“钱景”都非常不错。

关于学习路线

这是一套非常详细的数据分析学习路线，它坚持实用主义，追求前沿技术，不但为初学者规划好了具体的学习步骤，还为初学者指明了常见的陷阱和困难。

这套数据分析学习路线将解决以下几个问题：
数据分析人员需要掌握哪些技能，每种技能都需要掌握到什么程度？

先学什么，再学什么，具体的学习顺序是怎样的？

哪些技能可以暂时跳过，哪些技能可以浅尝辄止，哪些技能必须深入学习？

和互联网上其他博主分享的学习路线相比，这套学习路线不仅更加完整和详细，而且还会帮你做出选择和取舍，让你尽快学有所成，找到一份高薪工作。

注意，拥有选择权是一件非常重要的事情！

数据分析涉及到的技能板块非常繁杂，短期内不可能全部都掌握，为了加快学习进度，尽早达到工作要求，我们需要暂时先舍弃一些过时的技能，或者对这些技能浅尝辄止，等到以后有余力/有需要的话再回来学习。

这套学习路线就肩负了这个使命，它将告诉你各种技能的重要程度，以及在不同场景下的适用情况，让你知道如何选择，避免折腾和踩坑。

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对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门Python是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
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零基础Python学习资源介绍

Python学习路线汇总

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Python必备开发工具

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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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