众所周知，与数据分析相关的Python库很多，利用Python可以生成数据表、检查数据表、数据表清洗、数据预处理、数据提取和数据筛选汇总等等，因此我们常常会使用Python完成数据分析。那么到底Python数据分析怎么学?要掌握哪些内容呢？下面我们来看看Python数据分析的学习路线和具体内容。
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数据分析有关的python库：
numpy
pandas
matplotlib
scipy
statsmodels
scikit-learn
1、Python基本语法。
想要掌握Python数据分析的能力，第一步的学习内容当然是Python这门编程语言。当然对于Python的学习还是有一些重点的，比如基础语法需要熟练掌握，同时数据库知识，还有Sql语言的掌握也是十分重要的。
2、机器学习。
目前采用机器学习进行数据分析是比较常见的方式。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以学习机器学习的重点在算法上，然后通过Python来完成算法实现，这个过程需要学习一系列库，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等。
3、大数据平台。
大数据分析离不开大数据平台，所以掌握大数据平台知识也是非常重要的，目前比较常见的大数据平台包括Hadoop和Spark，Python也是比较常见的大数据平台开发语言。
4、数学知识
数学知识主要体现在数据挖掘与模型层上，像概率论与数理统计、线性代数、最优化方法、离散数学都是掌握数据分析技能的重点。当然其他层次上，使用这些数学方法对于改进算法也是非常有意义的，例如在数据获取层，可以利用概率模型估计爬虫采集页面的价值，从而能做出更好的判断。在大数据计算与存储层，利用矩阵分块计算实现并行计算。
关于Python数据分析的学习路线和内容就讲到这里了。想要利用Python进行数据分析，要学习的内容还是很多的，如果大家觉得自学比较费劲的话，可以上创新互联官网在线学习，除了为大家量身定制优质的课程外，还有资深讲师一对一答疑解惑。