和很多同学接触过程中，我发现自学Python数据分析的一个难点是资料繁多，过于复杂。大部分网上的资料总是从Python语法教起，夹杂着大量Python开发的知识点，花了很多时间却始终云里雾里，不知道哪些知识才是真正有用的。本来以为上手就能写爬虫出图，却在看基础的过程中消耗了一周又一周， 以至于很多励志学习Python的小伙伴牺牲在了入门的前一步。
于是，我总结了以下一篇干货，来帮助大家理清思路，提高学习效率。总共分为三大部分：做Python数据分析必知的语法，如何实现爬虫，怎么做数据分析。
有了想法，就要行动起来。最近这段时间，我利用周末时间，结合这几年的工作经历，系统地总结了 「Python 数据分析的入门学习路线和技术」，今天终于完成了。
整篇教程的文件信息如下，总长度为 5 万多字。
0 我们离不开数据分析
1 数据分析入门学习路线
1.1 统计学基本知识1.2 机器学习基本算法1.3 编程语言及工具
2 数据分析重头戏之数据整理
2.1 理解你的业务数据2.2 明确各个特征的类型2.3 找出异常数据2.4 不得不面对缺失值2.5 令人头疼的数据不均衡
3 Python 入门必备知识
3.3.1 对象上的特殊函数3.3.2 列表生成式3.3.3 位置参数和关键字参数3.2.1 list 核心知识3.2.2 dict 核心知识3.2.3 tuple 和 set 简介3.1 解释型Vs编译型3.2 Python 最常用的对象3.3 Python 入门必备知识点
4 NumPy 入门必备知识
4.1 ndarray 对象4.2 NumPy 的向量化增强4.3 NumPy 的传播机制
5 Pandas 数据分析必备入门知识
5.2.1 创建 DataFrame5.2.1 增加数据5.2.2 删除数据5.2.3 修改数据5.2.4 访问数据5.1.1 创建Series5.1.2 增加元素5.1.3 删除元素5.1.3 修改元素5.1.4 访问元素5.1 类一维数组 Series5.2 类二维数组 DataFrame5.3 必备的 20 个统计学函数5.4 必备的缺失值处理技巧5.5 必备的数据透视处理函数
6 Matplotlib
6.1 必备的绘图理论知识6.2 绘图必备 100 行代码
7 机器学习线性回归模型
7.1 11 个必备基本概念7.2 三 个假定7.3 建立线性回归模型7.４ 最大似然估计求参数7.5 梯度下降求解优化问题7.6 手写不调包实现的 5 个算子7.7 手写不调包实现的整体算法框架
8 面试及资料分享
8.1.1 一 面8.1.2 二 面8.1.3 三面8.1 数据挖掘工程师面试实录8.2 推荐哈佛大学数据分析课程
9 总结
小编真的用心良苦，希望大家多多支持和转发此文。同时小编为大家整理了Python入门的600集视频教程+PDF电子书籍资料，一起分享给需要的小伙伴
-END-
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
包括：Python激活码+安装包、Python web开发，Python爬虫，Python数据分析，人工智能、机器学习、自动化测试带你从零基础系统性的学好Python！
???? （ 安全链接，放心点击 ）
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
（全套教程文末领取哈）
温馨提示：篇幅有限，已打包文件夹，获取方式在：文末
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以点击链接免费领取
或者
保存图片到
wx扫描二v码免费领取
【
保证100%免费
】
????
（
安全链接，放心点击
）
