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Python人才需求大，据权威统计机构显示，2020年Python人才缺口高达80万。腾讯、阿里、百度、网易、谷歌、滴滴等大型互联网企业更是大量使用python开发。这一系列政策和市场迹象都表明，Python确是当下发展的新趋势。 Python开发的主要领域
人工智能、数据分析、网络爬虫、自动化、网站开发等python都能搞定。 全国数据分析师的工资收入水平 数据来源于职友集 数据分析是什么？很多人都没有搞懂数据分析是什么，包括一些公司和企业也没搞清楚数据分析的定义。经常听到有人说投了数据分析的岗位，结果入职之后每天干的活就是取数给业务用，感觉自己就像个取数机。这样的工作根本不能叫做数据分析。 什么是数据分析，通俗一点来说就是针对某个问题，将获取后的数据用分析手段加以处理，并发现业务价值的过程。这一句话也基本涵盖了数据分析的流程： 数据获取——数据清洗、整理（数据处理）——数据分析——结果呈现（数据可视化） 如何学习数据分析数据分析在如今的求职场上越来越重要。然而，让很多朋友困惑的是，我是没有编程基础的小白，能学会数据分析么？该如何学习数据分析呢？ 其实，如果你打算成为一名数据分析师，如何出身并不重要，数据科学是一门应用学科，你需要系统提升数据获取、数据分析、数据可视化、机器学习的水平。下面就简单提供一个数据分析入门的路径。
做任何事都要打好基础，基础打牢了，后面的知识学习掌握得更快，一张图告诉你需要掌握哪些基础知识  Python基础知识学习路线图 爬虫是什么？通过编写程序，模拟浏览器上网，然后让其去互联网上抓取数据的过程。为什么学数据分析还要学习爬虫呢？爬虫最终目的就是提供数据，数据分析基础就是数据，市场需求旺盛，大数据时代到来，除了大公司有能力生产数据之外，其他公司都是依靠爬虫来获取数据。  爬虫学习路线图 学习SQL最快的方法是能自己下载数据库管理工具，找些数据练习。客户端这里推荐MYSQL。因为SQL是入门python的关键基础，同时它也是每个数据分析师必备的技能，主要目的是用SQL来进行增删改查等操作，对数据进行筛选。可视化工作几乎是你正式进行数据分析的第一步，通过SQL拿到数据之后，我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律。数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。 NumPy：拥有大量的科学计算的核心功能。由于它的内部运算是通过C语言实现的，所以比用Python写成的同样的函数，它的速度会快许多。 Pandas：基本上是对NumPy/SciPy进行轻量的包装，使它们更用户友好一些。对于和表格数据交互非常理想，Pandas中把表格数据称为数据框（DataFrame）。对画图功能也有一些包装，使得无需使用MPL（Meta-Programming Library，元编程库）就可以快速实现画图。我使用Pandas而非其他的工具来操作数据。 MatPlotLib：主要的画图框架。不太讨喜，但却是必备的包。 Seaborn：在导入MatPlotLib包之后导入Seaborn包，默认地，它会使你的绘图变得漂亮许多。它也有一些独特的功能，但是我发现它最酷炫的功能运行起来实在太慢了。  数据分析学习路线图 当简单基础的分析掌握了，就要深入学习机器学习了，Python很强大，其中一个sklearn模块里囊括了大部分的机器学习算法包，像KNN、LR、决策树、KMeans……  机器学习学习路线图 总结以上就是从零基础小白成为数据分析师的学习路线，如果你沿着此路线学习，相信你在数据分析道路上有所收获。万事开头难，但其实这说的是从 0 到 1 的勇气，探索未知永远是需要勇气的。很多人难就难在没有勇气上，但想深入、吃透、学精，才是更难的，从小白到入门可以没那么难。 不管我们学习什么样的知识，都要对自己的学习目标有一个明确的认识。只有这样才能朝着目标持续的前进，少走弯路，从而在学习的过程中得到提升，享受整个学习的乐趣。 如果你学习是为了找到高薪工作，那么基础知识和项目经验是十分重要的。 |
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