和很多同學接觸過程中，我發現自學Python數據分析的一個難點是資料繁多，過於複雜。大部分網上的資料總是從Python語法教起，夾雜著大量Python開發的知識點，花了很多時間卻始終雲裡霧裡，不知道哪些知識才是真正有用的。本來以為上手就能寫爬蟲出圖，卻在看基礎的過程中消耗了一週又一週，以至於很多勵志學習Python的小夥伴犧牲在了入門的前一步。
於是，我總結了以下一篇乾貨，來幫助大家理清思路，提高學習效率。總共分為三大部分：做Python數據分析必知的語法，如何實現爬蟲，怎麼做數據分析。
有了想法，就要行動起來。最近這段時間，我利用週末時間，結合這幾年的工作經歷，系統地總結了 「Python 數據分析的入門學習路線和技術」，今天終於完成了。
整篇入門教程的文件信息如下，總長度為 5 萬多字。
入門教程的大綱，如下所示：
0 我們離不開數據分析
1 數據分析入門學習路線
1.1 統計學基本知識1.2 機器學習基本算法1.3 編程語言及工具
2 數據分析重頭戲之數據整理
2.1 理解你的業務數據2.2 明確各個特徵的類型2.3 找出異常數據2.4 不得不面對缺失值2.5 令人頭疼的數據不均衡
3 Python 入門必備知識
3.3.1 對象上的特殊函數3.3.2 列表生成式3.3.3 位置參數和關鍵字參數3.2.1 list 核心知識3.2.2 dict 核心知識3.2.3 tuple 和 set 簡介3.1 解釋型Vs編譯型3.2 Python 最常用的對象3.3 Python 入門必備知識點
4 NumPy 入門必備知識
4.1 ndarray 對象4.2 NumPy 的向量化增強4.3 NumPy 的傳播機制
5 Pandas 數據分析必備入門知識
5.2.1 創建 DataFrame5.2.1 增加數據5.2.2 刪除數據5.2.3 修改數據5.2.4 訪問數據5.1.1 創建Series5.1.2 增加元素5.1.3 刪除元素5.1.3 修改元素5.1.4 訪問元素5.1 類一維數組 Series5.2 類二維數組 DataFrame5.3 必備的 20 個統計學函數5.4 必備的缺失值處理技巧5.5 必備的數據透視處理函數
6 Matplotlib
6.1 必備的繪圖理論知識6.2 繪圖必備 100 行代碼
7 機器學習線性迴歸模型
7.1 11 個必備基本概念7.2 三 個假定7.3 建立線性迴歸模型7.４ 最大似然估計求參數7.5 梯度下降求解優化問題7.6 手寫不調包實現的 5 個算子7.7 手寫不調包實現的整體算法框架
8 面試及資料分享
8.1.1 一 面8.1.2 二 面8.1.3 三面8.1 數據挖掘工程師面試實錄8.2 推薦哈佛大學數據分析課程
9 總結
小編真的用心良苦，希望大家多多支持和轉發此文。同時小編為大家整理了Python入門的600集視頻教程+PDF電子書籍資料，一起分享給需要的小夥伴
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