数据分析是数据科学，是关于问题解决、探索，以及从数据中提取有价值的信息的一门学问。如果要很好的学习数据分析，需要掌握许多相关知识，比如数据集、数据可视化等等。幸运的是随着人工智能的发展，python也被推到大众面前，其现有的框架、类库和工具让学习者节省了很多时间与精力。接下来小编就带大家了解一下如何学习python数据分析
1. 高效学习 Python
Python 是世界上使用最广泛的语言之一，它拥有非常活跃的开发者社区。Python 很容易上手，语法简洁，这也是 Python 这么受欢迎的原因之一。此外，Python 的活跃的数据科学社区意味着你可以找到大量的教程、开源项目和问题解决方案。
你不需要去看完整的一款 Python 教程，毕竟 Python 不等于数据分析，Python 中和数据分析有关的知识点不多。要注重把握语感，学习核心概念，比如数据类型、函数、过程控制这些基本的东西。就这些，不需要学其它的 Python知识，遇到问题就 Google，查阅文档，再加上良好的实践，你会逐渐记住更多的语法。
主张自上而下的学习方法，目标是先取得成果，然后再随着时间的推移在实践中巩固概念。要放弃“课堂”式的学习，从实践中学习更高效。
2. 基本的数据分析类库
正如我前面提到的，Python 有现成的数据分析类库。类库只是将预先存在的函数和对象捆绑在一起，你可以将其导入到你的项目中，以节省时间。下面列出几个 Python 明星阵容类库：
NumPy：NumPy 主要用于简单高效的数值计算，许多其他的数据分析类库都是建立在它的基础之上的。
Pandas：这是一个用于数据结构和探索性分析的高性能库。它就是基于在 NumPy 开的发。
Matplotlib：这是一个灵活的绘图和可视化库。它很强大，但有些繁琐。如果你觉得这个库有难度可以暂时跳过 Matplotlib，先学另外一个叫 Seaborn 的库来入门。
Scikit-Learn：Scikit-Learn 是 Python 中的首要通用机器学习库。它有许多流行的算法和预处理、交叉验证等模块。
3. 项目实践
现在的关键是把学习的理论都粘在一起，进行实践。像我上面说的，自上而下的学习方法，从实践中加深学习。接下来，是时候通过大量的练习和项目来巩固你的知识了。
自己找一些项目做做，项目更能代表现实世界的数据。在实际的项目中，你将学习到一些列比如定义目标、收集数据、工程化等知识和能力。
看完这些步骤后，你可能会问： “这一切需要多长时间？” 从学习 Python 到数据分析，需要 3 个月到 1 年的持续练习时间，要看你的基础和坚持的毅力了。当然更重要的是你的学习节奏，够不够对自己狠。
