Python是一種物件導向、直譯式電腦程式設計語言，由Guido van Rossum於1989年底發明。由於他簡單、易學、免費開源、可移植性、可擴展性等特點，Python又被稱之為膠水語言。下圖為主要程式語言近年來的流行趨勢，Python受歡迎程度扶搖直上。
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圖片來源用Python玩轉資料
資料分析是大數據的重要組成部分，在越來越多的工作中都扮演著重要的角色，Python可以利用各種Python函式庫，如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等，高效率的解決各式各樣的資料分析問題，那麼該如何學習Python資料分析呢？
python資料分析需掌握的知識與技能：
1. Python介紹、Python環境安裝、Python體驗
2. Python基礎、語法、資料型態、分支、循環、判斷、函數
3. Python oop、多執行緒、io、socket、模組、套件、導入控制
4. Python正規表示式、Python爬蟲實現
5. 行列式基礎、轉置、矩陣定義、矩陣運算、逆矩陣、矩陣分解、矩陣變換、矩陣的秩
6. Python對常用矩陣演算法實現
7. Python常用演算法庫原理與使用、numpy、pandas、sklearn
8. 資料載入、儲存、格式處理
9. 資料規則化、繪圖與視覺化
由於Python擁有非常豐富的函式庫，使其在資料分析領域也有廣泛的應用。由於Python本身有十分廣泛的應用，本期Python資料分析路線圖主要從資料分析從業人員的角度講述Python資料分析路線圖。整個路線圖計畫分成16週，120天左右。 主要學習內容包括四大部分：
1）Python工作環境與基礎語法知識了解（包括正規表示式相關知識學習）；
2）資料收集相關知識（python爬蟲相關知識）；
3）資料分析學習；
4）資料視覺化學習。
PYTHON學習路徑計劃圖
#python資料分析是大數據的重要組成部分，除此之外，想要掌握更高深的大數據技能，還需掌握Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro與Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban等大數據知識技能！
以上是Python直譯資料分析怎麼學的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
