python數據分析要學：

Python基礎：學習Python的基本語法、數據類型、條件語句、循環(huán)語句、函數、模塊、包等基礎知識。

數據結構與算法：了解常見的數據結構和算法，如列表、字典、集合、遞歸、排序、查找等，這有助于更高效地處理和分析數據。

數據庫：學習關系型數據庫（如MySQL、PostgreSQL）和非關系型數據庫（如MongoDB、Redis）的基本知識，以及SQL語言的基礎。

數據可視化：掌握數據可視化的基本概念和常用工具，如Matplotlib、Seaborn、Bokeh等，以便更直觀地展示數據。

統計學基礎：掌握基本的統計學知識，如概率、假設檢驗、回歸分析等，這對于理解和分析數據非常重要。

機器學習基礎：了解機器學習的基本概念、算法和工具，如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，這有助于構建預測模型和分類器。

Pandas庫的操作：熟練掌握Pandas庫的分組計算、索引與多重索引、多表操作與數據透視表等功能。

Numpy數值計算：掌握Numpy數組理解、數組索引操作、數組計算、Broadcasting等數值計算的功能。

數據清理與預處理：學習數據清洗的基本技術，如處理缺失值、異常值、重復值，以及處理數據格式、類型轉換等。

數據處理的進一步學習：包括數據轉置、數據缺失值處理、數據分組、值替換等。

數據統計分析與可視化：學習云上數據自動化統計流程的設計和組件的開發(fā)，以及Kylin框架對原有數據統計平臺的優(yōu)化。

實際案例與拓展思維：通過預測銷售趨勢或社交媒體文本分析等實際案例，掌握從原始數據到洞察見解的完整數據分析流程。在實踐案例的指引下，我們能夠將所學的知識應用到實際問題中，拓展思維，發(fā)現數據世界的寶藏。

等等。

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