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學，毫不猶豫
既然有這想法，那就學，必須學。
你能冒出這個想法，無非兩個原因：一是你對這塊感興趣；二是數據分析這個領域在市場上還是很香的。
你現在有所顧慮，無非就是學習成本問題，擔心所花時間值不值。我告訴你，真的學成了，這介值是無法估量的，只要你還活著，這些知識對你都有用。何況基於 Python 的數據分析，如果你有一定的編程基礎，光學習來說，不需要多少時間成本。剩下的就是實踐了。
下面我來簡單寫個學習指南，讓你完全打消顧慮。
學習指南
你應該知道，數據分析也是數據科學，是關於問題解決、探索，以及從數據中提取有價值的信息的一門學問。
要有效地做到這一點，你需要整理數據集，訓練機器學習模型，將結果可視化等等。
做到這一點並不難，因為這一塊已經有很多現成的框架、類庫或工具了。所以你要做的僅僅是學習 Python 語言和基於 Python 數據分析類庫，再加上些項目實踐就可以了。
1. 高效學習 Python
Python 是世界上使用最廣泛的語言之一，它擁有非常活躍的開發者社區。Python 很容易上手，語法簡潔，這也是 Python 這麼受歡迎的原因之一。此外，Python 的活躍的數據科學社區意味著你可以找到大量的教程、開源項目和問題解決方案。
你不需要去看完整的一款 Python 教程，畢竟 Python 不等於數據分析，Python 中和數據分析有關的知識點不多。要注重把握語感，學習核心概念，比如數據類型、函數、過程控制這些基本的東西。就這些，不需要學其它的 Python知識，遇到問題就 Google，查閱文檔，再加上良好的實踐，你會逐漸記住更多的語法。
我主張自上而下的學習方法，目標是先取得成果，然後再隨著時間的推移在實踐中鞏固概念。要放棄“課堂”式的學習，從實踐中學習更高效。
2. 基本的數據分析類庫
正如我前面提到的，Python 有現成的數據分析類庫。類庫只是將預先存在的函數和對象捆綁在一起，你可以將其導入到你的項目中，以節省時間。下面列出幾個 Python 明星陣容類庫：
NumPy：NumPy 主要用於簡單高效的數值計算，許多其他的數據分析類庫都是建立在它的基礎之上的。
Pandas：這是一個用於數據結構和探索性分析的高性能庫。它就是基於在 NumPy 開的發。
Matplotlib：這是一個靈活的繪圖和可視化庫。它很強大，但有些繁瑣。如果你覺得這個庫有難度可以暫時跳過 Matplotlib，先學另外一個叫 Seaborn 的庫來入門。
Scikit-Learn：Scikit-Learn 是 Python 中的首要通用機器學習庫。它有許多流行的算法和預處理、交叉驗證等模塊。
3. 項目實踐
現在的關鍵是把學習的理論都粘在一起，進行實踐。像我上面說的，自上而下的學習方法，從實踐中加深學習。接下來，是時候通過大量的練習和項目來鞏固你的知識了。
自己找一些項目做做，項目更能代表現實世界的數據。在實際的項目中，你將學習到一些列比如定義目標、收集數據、工程化等知識和能力。
需要多長時間
看完這些步驟後，你可能會問： "這一切需要多長時間？" 從學習 Python 到數據分析，計需要 3 個月到 1 年的持續練習時間，要看你的基礎和堅持的毅力了。當然更重要的是你的學習節奏，夠不夠對自己狠。
最後
來總結一下關於學習Python數據分析的過程：
1. 從學習核心編程概念開始；
2. 學習基本的數據分析庫；
3. 通過實際項目來練習和完善你的技能。
這種方法可以讓你在享受更多的樂趣的同時，隨著時間的推移，掌握更多的知識。
希望以上能完全打消你的顧慮，並對你學習有所幫助。如果你對我的回答感到滿意，請給個關注，歡迎與我交流技術問題。
最後送一句：學起來！不對自己狠一點，怎麼知道自己能不能一飛沖天。
精緻碼農
學習python數據分析，需要看題主的學習的目的是什麼？
1.如果想找份工作：
可能需要提前學些計算機理論基礎，如數據結構、操作系統、網絡技術、算法等基礎學科。當然python編程就更不用說了。
具體學習步驟：
a.網上找些評價比較高的視頻教程，剛開始不用太深入，有個基礎全面的瞭解就行。
b.找一些經典案例進行實戰練習，多泡相關技術論壇。
c.找一份能給你實習的工作(其實這一步很難)，剩下的就是好好經營你的數據分析技術了。
d.經過實戰後，進階需要學習線性代數、大數據等。
2.如果平時在工作(非軟件開發)中想用到python數據分析：
簡單
a.簡單看一些python編程的視頻教程 。
b.下載網上的一些數據分析的例子。先用網上例子中的數據修改分析的參數，然後再替換成自己的數據，如此來回折騰幾次。
c.大功告成。
希望能幫到你[呲牙]
肥貓技術生活
題主的問題比較籠統，不知你目前有沒有學習過程序語言，也不知你是對數據分析領域感興趣還是對程序語言Python感興趣。弄清楚這兩個問題對你的選擇和學習會有事半功倍的效果。
一、數據分析
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以彙總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。
對於不同的數據分析領域，可使用各種已開發的軟件進行實現，也可根據具體需求使用擅長的程序語言開發相應的模型，編寫算法。使用Python只是其中的一種方法。
二、Python
Python是一種跨平臺的計算機程序設計語言。 是一個高層次的結合瞭解釋性、編譯性、互動性和麵向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發。
Python是一種解釋型腳本語言，可以應用於以下領域：Web 和 Internet開發、科學計算和統計、人工智能、桌面界面開發、軟件開發、後端開發、網絡爬蟲。
要學好一類計算程序設計語言，根據本人學程序語言的經驗，我認為初學者理解和掌握程序語言的編寫結構很重要（順序、邏輯、循環），不同語言只是規則和格式要求有所不同。就相當於你要學好數學就先的學會和理解1+1=2,知道加減乘除怎麼算，熟練會背乘法口訣等，基礎不會就要去學高等數學肯定是不行的。
希望我的回答能幫到你，祝你學習順利！
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