Python数据分析的学习路线

1、基础部分：

1、数学知识

2、Python基础知识

3、Python数据分析包使用

2、进阶部分：

1、网页爬虫

2、机器学习和深度学习

3、大数据

1、数学：

需要的知识主要为 《概率论与数理统计》

2、Python基础知识：

由于只需要掌握计算部分的知识，Python 的基础知识需要了解以下内容：

1、基本语法

2、数据类型和变量

3、列表和字典

4、条件语句和循环语句

5、函数和类的概念

6、文件和异常

3、Python数据分析包：

主要掌握 Python 相关数据分析包的使用，三剑客：

1、numpy

2、pandas

3、matplotlib参考的书为《利用 Python 进行数据分析》

1、网页爬虫：

《Python3网络爬虫开发实战》崔庆才

2、机器学习和深度学习：

学习SQL，这是数据分析最基础的能力大体上掌握各类算法原理以及如何利用机器学习包

3、理论书籍：

1、《机器学习》, 周志华

2、《统计学习方法》, 李航

3、……

4、机器学习包：

scikit-learn是一个机器学习库，可以对数据进行分类，回归，无监督，数据降维，数据预处理等等，包含了常见的大部分机器学习方法。

深度学习就是各种神经网络如何解算的问题。