用Python进行数据分析，就要掌握什么技术？

本文是针对数据分析写的Python教程，文章内容针对以下初学者遇到的问题：

• 需要学多久的Python？
• 需要学到什么程度的Python？
• 学Python的最优课程和书籍有什么？
• 为了处理数据集，我需要精通Python吗？

在开始正式的分享之前我们先来看一下，数据分析的工作流程：

一、消除误解

很多人因为想做数据分析，从而开始了python的编程学习，每天沉迷于代码和书籍之间。但是最后发现学到的只是python用于软件的开发，并非是数据分析。

Python实际针对数据分析的学习是库，用库来解决一系列的数据分析问题。所以建议就是数据分析方向并没有必要精通Pythn。

实际的学习Python过程就是：

• 掌握Python基础；
• 学习Numpy；
• 学习Pandas
• 学习Matplib

建议是掌握Python基础之后按照上述顺序进行库的学习，很多人会还没学好一个，就进入下一个从而导致学习失败。

二、数据分析之Python基础

至于Python基础需要掌握什么，请大家对照图片的基础和链接当中的课程进行规划和学习，建议Python基础如果你每天学习时间比较多，超过3小时的话，学习时长为20天内之内。少于三小时按照进度以此类推。

其次就是机器学习相关知识大家也是要掌握的，不需要你明白推导公式是怎么推的，但是原理要知道。

二、数据分析之书籍推荐

提醒一下，不要买数据分析的工具书，所有工具书的内容都可以百度一下解决，一般来说工具书的内容也比较浅显。建议大家选择实战类书籍，毕竟数据分析也离不开实战。

数据分析类书籍推荐：

《增长黑客》《社会调查设计与数据分析》（这本墙裂推荐，理论+实际，让我们有效学习）《深入浅出数据分析》

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