省者無疆
你好，作為一名專門學python數據分析的程序員，希望我的回答能對你有所幫助。
python數據分析師是近年來最熱門的專業之一，以高薪，高人才缺口為特點，得到大部分程序員的青睞。主要需要學習以下方面的技能。
1，python語法，正則表達式，數據庫等基礎知識。python數據分析主要以python作為編程語言，對python的基礎知識學習是很重要的。
2，python爬蟲知識，python爬蟲作為數據分析的數據採集端，需要掌握數據的採集相關知識。比如urllib庫以及爬蟲框架scrapy等使用。
3，數學知識，python數據分析對數學知識的運用是非常多，包括統計學，概率論，高數，線代，矩陣等等，還需要學習機器學習相關算法，數據分析中很多對數據的處理都會涉及機器學習的知識。
4，numpy pandas matplotlib，這是python數據分析最常用的三大庫，包含了數據的計算，數據的處理，數據的可視化等等。是python數據分析的強有力工具。
5，數據可視化，主要包括一些基本的統計圖的繪製，比如條形圖，柱狀圖，散點圖。還有一些進階繪圖，比如分位數圖，相關係數圖等等。還需要掌握3D繪圖可視化
上面大致是一個python數據分析的學習路線，包含了基礎知識的學習和數據分析工具的使用。希望對你有所幫助。
我是 歡迎一起討論IT知識
IT人渝村阿澤
有幸來回答你這個問題,說下自己的看法和建議.
數據分析要學習以下幾種技能
- 數據採集
- 數據分析
- 數據可視化
數據採集
學習數據分析第一個就是數據採集,要學習爬蟲.小蜘蛛跑起來,PYTHON推薦學習Scrapy框架基本可以應對大部分數據挖掘.前期如果不是很深入的去挖取數據,也可以找一些API數據接口用python來調用.先把數據採集並保存下來.
數據分析
數據保存好後,就需要過濾數據做一些數據處理,數據分析絕對繞不過的三個包是numpy、scipy和pandas。numpy是Python的數值計算擴展，專門用來處理矩陣，它的運算效率比列表更高效。scipy是基於numpy的科學計算包，包括統計、線性代數等工具。pandas是基於numpy的數據分析工具，能更方便的操作大型數據集.學會熟練運用這幾個包.
數據可視化
數據需要展現給大家看,就要做成可視化這樣比較直觀的呈現出來.常用的有很多,可以先學習Matplotlib,或者在網上也有很多做可視化的公司,帆軟界面做的比較漂亮.可以用PYTHON來寫.
最後想說下現代科技發展人工智能是未來的發展方向之一,人工智能要依託大數據,大數據分析需求還是比較大的.掌握數據就掌握了未來.
面朝大海 春暖花開
小白的技囈
數據分析主要步驟是：數據採集、數據處理、數據分析、數據展現和撰寫報告。
python數據分析，會網絡爬蟲，在數據採集這的工作基本就沒有問題了；
數據處理用Python的numpy和pandas，可以作為入門的方向，dataFrame可以派上用場；掌握的理論知識，和代碼工具使用方法，結合一些常見案例，自己模仿，瞭解原理，同時鞏固第一階段的代碼工具的使用技巧；通過自己的項目經驗，融匯貫通，思考如何做分析，怎麼做分析，從什麼角度去做，使用哪種方法更好，效率更高，對數據有一定的宏觀認識，利用自己之前的積累，對數據有一定的掌控和結果輸出。
數據可視化方面，用matplotlib可以實現，Python也可以做詞雲可視化等等，
報告撰寫方面，需要多鍛鍊鍛鍊寫作能力。
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