对于刚刚入行的小白同学来说，在学习python的过程中，一定会遇到一些疑问。比如说：

• 学习Python需要多久？
• 学习Python需要达到什么样的程度？
• 学Python的书籍有哪些？
• 为了处理数据集，我需要精通Python吗？

学习python过程中，数据的分析是必须要去掌握的，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

讲更简单通俗一点就是：

消除误解

很多人因为想做数据分析，从而开始了python的编程学习，每天沉迷于代码和书籍之间。但是最后发现学到的只是python用于软件的开发，并非是数据分析。

Python实际针对数据分析的学习是库，用库来解决一系列的数据分析问题。所以建议就是数据分析方向并没有必要精通Python。

实际的学习Python过程就是：

• 掌握Python基础
• 学习Numpy
• 学习Pandas
• 学习Matplib

建议是掌握Python基础之后按照上述顺序进行库的学习，很多人会还没学好一个，就进入下一个从而导致学习失败。

总结：学习python是一个循序渐进的过程，不要操之过急哟，平时多练习，掌握原理后进行实战，假以时日，一定可以收获到自己想要的东西的。

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三、Python实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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