省者无疆
你好，作为一名专门学python数据分析的程序员，希望我的回答能对你有所帮助。
python数据分析师是近年来最热门的专业之一，以高薪，高人才缺口为特点，得到大部分程序员的青睐。主要需要学习以下方面的技能。
1，python语法，正则表达式，数据库等基础知识。python数据分析主要以python作为编程语言，对python的基础知识学习是很重要的。
2，python爬虫知识，python爬虫作为数据分析的数据采集端，需要掌握数据的采集相关知识。比如urllib库以及爬虫框架scrapy等使用。
3，数学知识，python数据分析对数学知识的运用是非常多，包括统计学，概率论，高数，线代，矩阵等等，还需要学习机器学习相关算法，数据分析中很多对数据的处理都会涉及机器学习的知识。
4，numpy pandas matplotlib，这是python数据分析最常用的三大库，包含了数据的计算，数据的处理，数据的可视化等等。是python数据分析的强有力工具。
5，数据可视化，主要包括一些基本的统计图的绘制，比如条形图，柱状图，散点图。还有一些进阶绘图，比如分位数图，相关系数图等等。还需要掌握3D绘图可视化
上面大致是一个python数据分析的学习路线，包含了基础知识的学习和数据分析工具的使用。希望对你有所帮助。
我是 欢迎一起讨论IT知识
IT人渝村阿泽
有幸来回答你这个问题,说下自己的看法和建议.
数据分析要学习以下几种技能
- 数据采集
- 数据分析
- 数据可视化
数据采集
学习数据分析第一个就是数据采集,要学习爬虫.小蜘蛛跑起来,PYTHON推荐学习Scrapy框架基本可以应对大部分数据挖掘.前期如果不是很深入的去挖取数据,也可以找一些API数据接口用python来调用.先把数据采集并保存下来.
数据分析
数据保存好后,就需要过滤数据做一些数据处理,数据分析绝对绕不过的三个包是numpy、scipy和pandas。numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。scipy是基于numpy的科学计算包，包括统计、线性代数等工具。pandas是基于numpy的数据分析工具，能更方便的操作大型数据集.学会熟练运用这几个包.
数据可视化
数据需要展现给大家看,就要做成可视化这样比较直观的呈现出来.常用的有很多,可以先学习Matplotlib,或者在网上也有很多做可视化的公司,帆软界面做的比较漂亮.可以用PYTHON来写.
最后想说下现代科技发展人工智能是未来的发展方向之一,人工智能要依托大数据,大数据分析需求还是比较大的.掌握数据就掌握了未来.
面朝大海 春暖花开
小白的技呓
数据分析主要步骤是：数据采集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告。
python数据分析，会网络爬虫，在数据采集这的工作基本就没有问题了；
数据处理用Python的numpy和pandas，可以作为入门的方向，dataFrame可以派上用场；掌握的理论知识，和代码工具使用方法，结合一些常见案例，自己模仿，了解原理，同时巩固第一阶段的代码工具的使用技巧；通过自己的项目经验，融汇贯通，思考如何做分析，怎么做分析，从什么角度去做，使用哪种方法更好，效率更高，对数据有一定的宏观认识，利用自己之前的积累，对数据有一定的掌控和结果输出。
数据可视化方面，用matplotlib可以实现，Python也可以做词云可视化等等，
报告撰写方面，需要多锻炼锻炼写作能力。
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