大数据时代， 数据为王。各大企业都建立了数据分析部门，截止目前，数据分析岗位缺口高达150万以上。而且数据分析与其说是一个岗位，更是一个重要技能，因此原来越来越多的小伙伴开始学习Python进行数据分析，那么Python数据分析零基础应该怎么学呢？


语言基础、 数据工具、 商业分析、 机器学习

第一阶段：python语言基础

数据分析的第一步就是先玩明白Python语言。

Python语言简洁，入门容易，包括语言基础、常用数据结构、函数、面向对象编程；以及Python自动化办公知识。

学习成就：掌握Python语言作为数据分析工具，从而有能力驾驭不同领域的数据分析实践。

第二阶段：数据采集和持久化

打好了Python语言基础后，这个阶段我们来学习数据采集。

包括Python爬虫、爬虫数据存储、相关工具等内容。不仅涉及到Python网络数据采集，还需要掌握数据库MySQL的相关操作。

如常用的增删改查操作、索引、索引背后实现原理、查询如何加速、事务隔离级别、内连接外连接等。

学习目的：大数据时代学习爬虫的人越来越多，一方面是Python这样的编程语言提供了越来越多工具，使得编写爬虫程序更为容易上手。另一方面是通过可靠获取的数据，为后续商业分析形成可视化数据提供思路。

第三阶段：数据的分析

这个阶段是数据分析的核心阶段。

首先我们会学习一些Excel、PowerBl、Tableau数据及可视化工具;numpy和pandas作为数据分析的基本模块，也是必不可少的。

学习成就：通过大量的项目实战培养数据分析思维，从而达到一个合格的数据分析师要求。

第四阶段：数据挖掘和机器的学习

从这个阶段开始，我们就要进入高级数据分析及算法工程师相关的学习。

要学习一些数学相关的统计学，如统计学基础、线性代数等，当然不会像高数那么难(别害
怕)；

然后开始Python机器学习，从基础到高级，如分类问题、回归问题、聚类问题…

学习目的：学习完这个阶段，这个时候你真正做到从入门到精通，可以开始你的高级数据分析师之旅了。