Python中非科班出身应该怎么学数据分析
楼主写爬虫的，因为兴趣最近拿 Python 捣鼓数据分析，但是总是找不到学习的路径，到现在还是这里看看，那里弄弄，到现在都不知道自己捣鼓了点啥玩意出来，跪求有这方面的大佬指点一下
Python中非科班出身应该怎么学数据分析
对于非科班出身想学Python数据分析，我的建议是分三步走，先打好基础再深入实践。
首先把Python基础语法过一遍，重点是列表、字典、循环这些基本操作，不用追求精通，能看懂代码就行。然后直接上手pandas、numpy、matplotlib这三个核心库，它们才是数据分析的吃饭家伙。
学习的时候别光看理论，找些真实数据集动手练。Kaggle、天池都有适合新人的数据集，从数据清洗开始，到简单统计、可视化，完整走一遍流程比看十本书都有用。
遇到问题多查官方文档，Stack Overflow上有很多实际案例可以参考。记住数据分析的核心是解决业务问题，工具只是手段，培养数据思维更重要。
总结：先掌握核心库，再通过实际项目巩固技能。
我学习都是先尝试写 demo 再深入原理的。。倒是再几个著名的国外网站学过，，英文还是很吃力，但是还可以，，也就学了几个图形化。。然后我就停止学习了，，虽然有点惭愧。。
直接推荐原理性的东西对新手感觉并没有什么卵用。。
不知道 github 有没有相关的例子可以学一下
数据分析这个词可太宽泛了。
我认为简单分三类：
1、简单数据分析(展示出希望的数据即可)：若选 python 为编程语言： 可以看这本《 Python for Data Analysis, 2nd Edition 》，讲 numpy、pandas 等，还有数据分析的小例子。
2、大数据工程师：Hadoop、Spark 等大数据平台。
3、数据科学家：这个阶段更多的是 数据挖掘，各种数学知识 + 数据挖掘算法。
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其实做数据分析的难点不是这些编程语言和工具之类的，这些都是皮毛。
最关键的是你要理解你要分析处理的行业数据，也就是说你要有很深的行业业务的背景知识，
另外你要有非常好的数学基础，微积分，离散，线性代数，概率和统计方面的数学功底要有。
说白了吧，你以为把菜刀用熟了就能当大厨了么？
你别听外面搞培训的忽悠什么人工智能啊，大数据分析啊之类的。
