Python 数据分析师必备的入门学习路线和技能

要想从事数据分析相关工作，要学的东西太多了，到底该怎么学？ 学哪些？ 通过 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
10. 本场 chat 总结：1 条数据分析的入门学习路线 + 1 个数据分析核心任务的实施步骤 + Python 语言核心用法总结 + 3 个科学包的工程使用提炼总结 + 机器学习入门 + 1 门名校数据分析课程分享实战 + 2 个面试经历分享
11. 注：预计全文字数 2 万+，干货满满

阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/5cb6f46e1c5b6f6eb7f515bb

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