回弦雨
大數據是我的主要研究方向之一，目前也在採用Python從事機器學習方面的開發，所以我來回答一下這個問題。
首先，從近幾年研究生的就業情況來看，數據分析方向的薪資待遇還是比較高的，而且上升趨勢也比較明顯。隨著大數據的落地應用，數據分析將有廣泛的發展前景，未來廣大的傳統行業也將陸續釋放出大量的數據分析崗位，所以當前選擇學習數據分析是個不錯的選擇。
從技術角度上來看，數據分析雖然有應用級數據分析和開發級數據分析兩種方式，但是從業者都需要具備三方面基礎知識，分別是數學基礎、統計學基礎和計算機基礎。另外，數據分析往往與場景有緊密的聯繫，所以數據分析師通常還需要具備一定的行業知識。
通過Python來進行數據分析通常需要學習以下三方面知識：
第一：Python基本語法。Python語言的語法結構還是比較簡單易學的，由於Python是函數式語言和麵向對象語言的結合體，所以Python使用起來也比較直接。即使沒有任何計算機基礎，學習Python語法也並不困難。另外，在學習Python的過程中需要同時學習一下數據庫知識，重點在於Sql語言的掌握。
第二：機器學習。目前採用機器學習進行數據分析是比較常見的方式，通過Python來實現機器學習算法也相對比較容易。機器學習的步驟包括數據收集、數據整理、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用，所以學習機器學習的重點在算法上，然後通過Python來完成算法實現，這個過程需要學習一系列庫，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等。
第三：大數據平臺。大數據分析離不開大數據平臺，所以掌握大數據平臺知識也是非常重要的，目前比較常見的大數據平臺包括Hadoop和Spark，Python也是比較常見的大數據平臺開發語言。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以諮詢我，謝謝！
IT人劉俊明
本人經歷跟你提問類似，我的做法是自學，然後在工作中找到結合點，現在入門了工作也幹好了，一舉兩得，下一步進軍量化分析，因為我所在的行業也是時間序列數據，希望我的經歷對你有幫助。
