Python人才需求大，據權威統計機構顯示，2020年Python人才缺口高達80萬。騰訊、阿裡、百度、網易、谷歌、滴滴等大型網際網路企業更是大量使用python開發。這一系列政策和市場跡象都表明，Python確是當下發展的新趨勢。

Python開發的主要領域

• 網路爬蟲：在爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，想爬啥就爬啥。
• 數據分析：實現數據視覺化，直觀的展示數據。
• 網站開發：藉助django,flask框架自己搭建網站
• 人工智慧：誰會成爲AI和大數據時代的第一開發語言？Python！Python由於簡便、庫多、可讀性強、可植入等優點，被作爲人工智慧的主要開發語言，所以學Python是進入人工智慧行業的不二利器。
• 自動化運維：運維人員必須會的語言是什麼？當然是Python！自動化處理大量的運維任務。
• 自動化測試：編寫爲簡單的實現指令碼，運用在Selenium/lr中，實現自動化。
• 金融分析：目前爲止，Python是金融分析、量化交易領域用的最多的語言。
• 遊戲開發：在網絡遊戲開發中Python也有很多應用。網易的兩大遊戲用戶端引擎，NeoX和Messiah，都是使用Python作爲指令碼語言的。你最喜歡的吃雞遊戲可能也是「Python」學的呢！

人工智慧、數據分析、網路爬蟲、自動化、網站開發等python都能搞定。

全國數據分析師的工資收入水平

數據來源於職友集

數據分析是什麼？

很多人都沒有搞懂數據分析是什麼，包括一些公司和企業也沒搞清楚數據分析的定義。經常聽到有人說投了數據分析的崗位，結果入職之後每天乾的活就是取數給業務用，感覺自己就像個取數機。這樣的工作根本不能叫做數據分析。

什麼是數據分析，通俗一點來說就是針對某個問題，將獲取後的數據用分析手段加以處理，並發現業務價值的過程。這一句話也基本涵蓋了數據分析的流程：

數據獲取——數據清洗、整理（數據處理）——數據分析——結果呈現（數據視覺化）

如何學習數據分析

數據分析在如今的求職場上越來越重要。然而，讓很多朋友困惑的是，我是沒有程式設計基礎的小白，能學會數據分析麼？該如何學習數據分析呢？

其實，如果你打算成爲一名數據分析師，如何出身並不重要，數據科學是一門應用學科，你需要系統提升數據獲取、數據分析、數據視覺化、機器學習的水平。下面 下麪就簡單提供一個數據分析入門的路徑。

1、python基礎知識

2、爬蟲基本知識+sql

3、numpy

4、pandas

5、matplotlib

6、seaborn

7、統計學與概率論

做任何事都要打好基礎，基礎打牢了，後面的知識學習掌握得更快，一張圖告訴你需要掌握哪些基礎知識

Python基礎知識學習路線圖

爬蟲是什麼？通過編寫程式，模擬瀏覽器上網，然後讓其去網際網路上抓取數據的過程。爲什麼學數據分析還要學習爬蟲呢？爬蟲最終目的就是提供數據，數據分析基礎就是數據，市場需求旺盛，大數據時代到來，除了大公司有能力生產數據之外，其他公司都是依靠爬蟲來獲取數據。

爬蟲學習路線圖

學習SQL最快的方法是能自己下載數據庫管理工具，找些數據練習。用戶端這裏推薦MYSQL。因爲SQL是入門python的關鍵基礎，同時它也是每個數據分析師必備的技能，主要目的是用SQL來進行增刪改查等操作，對數據進行篩選。視覺化工作幾乎是你正式進行數據分析的第一步，通過SQL拿到數據之後，我們需要使用視覺化方法探索和發現數據中的模式規律。數據分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。

NumPy：擁有大量的科學計算的核心功能。由於它的內部運算是通過C語言實現的，所以比用Python寫成的同樣的函數，它的速度會快許多。

Pandas：基本上是對NumPy/SciPy進行輕量的包裝，使它們更使用者友好一些。對於和表格數據互動非常理想，Pandas中把表格數據稱爲數據框（DataFrame）。對畫圖功能也有一些包裝，使得無需使用MPL（Meta-Programming Library，超程式設計庫）就可以快速實現畫圖。我使用Pandas而非其他的工具來操作數據。

MatPlotLib：主要的畫圖框架。不太討喜，但卻是必備的包。

Seaborn：在匯入MatPlotLib包之後匯入Seaborn包，預設地，它會使你的繪圖變得漂亮許多。它也有一些獨特的功能，但是我發現它最酷炫的功能執行起來實在太慢了。

數據分析學習路線圖

當簡單基礎的分析掌握了，就要深入學習機器學習了，Python很強大，其中一個sklearn模組裡囊括了大部分的機器學習演算法包，像KNN、LR、決策樹、KMeans……

機器學習學習路線圖

總結

以上就是從零基礎小白成爲數據分析師的學習路線，如果你沿着此路線學習，相信你在數據分析道路上有所收穫。萬事開頭難，但其實這說的是從 0 到 1 的勇氣，探索未知永遠是需要勇氣的。很多人難就難在沒有勇氣上，但想深入、吃透、學精，纔是更難的，從小白到入門可以沒那麼難。

不管我們學習什麼樣的知識，都要對自己的學習目標有一個明確的認識。只有這樣才能 纔能朝着目標持續的前進，少走彎路，從而在學習的過程中得到提升，享受整個學習的樂趣。

如果你學習是爲了找到高薪工作，那麼基礎知識和專案經驗是十分重要的。

後續

找了一些適合零基礎學習者閱讀的Python數據分析入門書籍，感興趣的話就接着看下去吧！

《笨方法學python》用詼諧有趣的講述方式爲大家介紹了python的基本語法，非常適合非計算機專業的初學者作爲入門書來看。在這個過程中，該書會讓你完成一系列習題，而你則可以通過反覆 反復練習來學到技能，這些習題也是專爲反覆 反復練習而設計的。對於一無所知的初學者來說，在能理解更復雜的話題之前，這可以說是最有效的學習方式。

《笨方法學python》如有侵權，聯繫刪除

《深入淺出數據分析》是學習數據分析最深入淺出的入門書籍之一。該書以生動形象的語言，從各個場景介紹了數據分析的方法以及應用。主要內容有數據分析基本步驟、實驗方法、最佳化方法、假設檢驗方法、貝葉斯統計方法、主觀概率法、啓發法、直方圖法、迴歸法、誤差處理、相關數據庫、數據整理技巧等等，我們把它稱作是一本引人入勝的數據分析啓蒙書。

《深入淺出數據分析》如有侵權，聯繫刪除

《Python數據分析基礎》想深入應用手中的數據？還是想在上千份檔案上重複同樣的分析過程？沒有程式設計經驗的非程式設計師們如何能在最短的時間內學會用當今炙手可熱的Python語言進行數據分析？在他的這本書裡，讀者將能掌握基本Python程式設計方法，學會編寫出處理電子表格和數據庫中的數據的指令碼，並瞭解使用Python模組來解析檔案、分組數據和生成統計量的方法。

《Python數據分析基礎》如有侵權，聯繫刪除

《Python程式設計：從入門到實踐》是一本快速，全面的Python語言入門教學，適合初學者，他們希望學習Python程式設計並能夠編寫出有用的程式。本書旨在讓讀者快速上手編寫真正的程式。本書也適用於對語言有模糊理解並希望在嘗試Python程式設計之前瞭解其知識的程式設計師。在學習本書時，你將學習使用Numpy和matplotlib等庫和工具，並使用數據建立令人驚歎的視覺化效果。你還將瞭解2D遊戲和Web應用程式背後的思想以及如何建立它們。

《Python程式設計：從入門到實踐》如有侵權，聯繫刪除

《Python學習手冊：第4版》每一章都包含關於Python語言的關鍵內容的獨立的一課，並且包含了一個獨特的「練習題」部分，其中帶有實際的練習和測試，以便你可以練習新的技能並隨着學習而測試自己的理解。你會發現衆多帶有註釋的範例以及圖表，它們將幫助你開始學習Python 3.0。

《Python學習手冊：第4版》如有侵權，聯繫刪除

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