Python 数据分析师必备的入门学习路线

互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。

与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。

更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

通过本场 Chat，你会在最短时间内，系统地学到数据分析如下知识：

1. 数据科学的完整学习路线；

2. 数据清洗 （真正项目中此部分费时费力） 的实施主要步骤 （5 方面展开） ；

3. 零基础掌握 Python 核心知识；

4. NumPy：1 个对象和 2 大机制使用总结；

5. Pandas：2 个对象和 20 个常用函数总结；

6. Matplotlib：提炼为 100 行代码；

7. 机器学习以最经典的线性回归为例，从理论，公式推导，到手写代码实现算法；

8. 实战与分享 1 门哈佛大学的数据科学开源课程；

9. 分享 2 个数据科学面试经历；

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