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Python数据分析学习路径图(120天Get新技能)

Python数据分析学习路径图(120天Get新技能)

作者: 数据007 | 来源:发表于2016-01-22 23:23 被阅读9018次

    Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点,Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势,Python受欢迎程度扶摇直上。

    图片来源用Python玩转数据

    由于Python拥有非常丰富的库,使其在数据分析领域也有广泛的应用。由于Python本身有十分广泛的应用,本期Python数据分析路线图主要从数据分析从业人员的角度讲述Python数据分析路线图。整个路线图计划分成16周,120天左右。主要学习内容包括四大部分:

    1)Python工作环境及基础语法知识了解(包括正则表达式相关知识学习);

    2)数据采集相关知识(python爬虫相关知识);

    3)数据分析学习;

    4)数据可视化学习。

    PYTHON学习路径计划图

    Python工作环境及基础语法知识了解

    对于Python基础语法学习部分,学习周期大概为4周,需要的相关资源在网络上都能找到免费的资源,而且质量都不错。相关中文资源如下:

    1.python工作集成环境包

    Python(x,y):下载地址

    Pycharm:下载地址

    2.python数据分析相关库(Pandas/ Numpy/

    Scipy/ Matplotlib)

    如果安装了上面集成工作包,则下面的包不需要重新安装了。关于包的安装方法在学习资源图书中都有介绍,通常安装库采用pip方法,也可以用pip list查询系统安装了哪些库。

    3.学习资源

    图书:1)Python基础教程(第2版)[电子版图书自行百度]

    2)深入浅出Head First python(中文版)[电子版图书自行百度]

    在线教程:1)廖雪峰的python教程

    2)正则式学习

    视频教程:1)慕课网python入门

    2)慕课网python进阶

    3)正则式学习视频

    数据采集学习

    对于数据采集部分的学习主要是通过python爬虫的学习了解基本的外部数据采集情况,当然也可以借助别人写好的规则库直接完成某些数据的采集。这部分内容的学习周期大概也为四周,需要的相关资源在网络上都能找到免费的资源,而且质量都不错。相关中文资源如下:

    爬虫学习在线教程:

    1.Python爬虫入门一之综述

    2.Python爬虫入门二之爬虫基础了解

    3.Python爬虫入门三之Urllib库的基本使用

    4.Python爬虫入门四之Urllib库的高级用法

    5.Python爬虫入门五之URLError异常处理

    6.Python爬虫入门六之Cookie的使用

    7.Python爬虫入门七之正则表达式

    8.Python爬虫实战一之爬取糗事百科段子

    9.Python爬虫实战二之爬取百度贴吧帖子

    10.Python爬虫实战三之计算大学本学期绩点

    11.Python爬虫实战四之抓取淘宝MM照片

    12.Python爬虫进阶一之爬虫框架Scrapy安装配置

    视频教程:Python简单爬虫开发

    数据分析

    Python数据分析的学习主要是对相关库的使用,比如数据整理需要用到numpy和pandas库,数据描述与分析分析则主要用到pandas库,从某种程度上讲,利用python进行数据分析的学习过程就是对库的学习过程。由于有了前面2部分内容的学习基础,本部分内容的建议学习练习时间也为4周,相关免费学习资源如下:

    图书:利用python进行数据分析[电子版图书自行百度]

    视频:用python玩转数据[视频为cousera认证课程,全程中文]

    数据可视化

    Python数据可视化学习的过程就是学习matplotlib库的过程,matplotlib库包含有丰富的数据可视化资源,地图、3D等等都有涉及,如果有前面3部分的学习经验的话,这部分内容在4周内也能解决。相关中文学习资源如下:

    图书:Python数据可视化编程实战[电子版图书自行百度]

    在线教程:

    1.利用Python绘图和可视化(1)

    2.利用Python绘图和可视化(2)

    至此,Python数据分析相关学习内容介绍完了,上面介绍的多种资源,每个阶段只需选择其中的一种进行深入即可,更多更深的内容则需要自己去实践摸索。更多数据分析学习及数据分析工具参见数据导航网站。

    原文首发于@数据分析(ecshujufenxi)微信公众号和数据导航网站,转载请著名原文出处。

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