史上最全Python数据分析学习路径图

Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。

由于Python拥有非常丰富的库，使其在数据分析领域也有广泛的应用。由于Python本身有十分广泛的应用，本期Python数据分析路线图主要从数据分析从业人员的角度讲述Python数据分析路线图。整个路线图计划分成16周，120天左右。主要学习内容包括四大部分：
1）Python工作环境及基础语法知识了解（包括正则表达式相关知识学习）；
2）数据采集相关知识（python爬虫相关知识）；
3）数据分析学习；
4）数据可视化学习。

Python工作环境及基础语法知识了解
对于Python基础语法学习部分，学习周期大概为4周，需要的相关资源在网络上都能找到免费的资源，而且质量都不错。相关中文资源如下：
1.python工作集成环境包
Python(x,y):下载地址：http://python-xy.github.io/downloads.html
Pycharm：下载地址：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#div=windows

2.python数据分析相关库（Pandas/Numpy/Scipy/Matplotlib）
如果安装了上面集成工作包，则下面的包不需要重新安装了。关于包的安装方法在学习资源图书中都有介绍，通常安装库采用pip方法，也可以用pip list查询系统安装了哪些库。

3.学习资源
图书：
1）Python基础教程（第2版）[电子版图书自行百度]
2）深入浅出Head First python（中文版）[电子版图书自行百度]

在线教程：
1）廖雪峰的python教程：http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
2）正则式学习：http://wiki.jikexueyuan.com/project/python-crawler-guide/regular-expressions.html#7907ec6cc04be6c7f8cf8ac272215946

视频教程：
1）慕课网python入门：http://www.imooc.com/learn/177
2）慕课网python进阶：http://www.imooc.com/learn/317
3）正则式学习视频：http://www.imooc.com/learn/550

数据采集学习
对于数据采集部分的学习主要是通过python爬虫的学习了解基本的外部数据采集情况，当然也可以借助别人写好的规则库直接完成某些数据的采集。这部分内容的学习周期大概也为四周，需要的相关资源在网络上都能找到免费的资源，而且质量都不错。相关中文资源如下：

爬虫学习在线教程：
1.Python爬虫入门一之综述：http://cuiqingcai.com/927.html
2.Python爬虫入门二之爬虫基础了解：http://cuiqingcai.com/942.html
3.Python爬虫入门三之Urllib库的基本使用：http://cuiqingcai.com/947.html
4.Python爬虫入门四之Urllib库的高级用法：http://cuiqingcai.com/954.html
5.Python爬虫入门五之URLError异常处理：http://cuiqingcai.com/961.html
6.Python爬虫入门六之Cookie的使用：http://cuiqingcai.com/968.html
7.Python爬虫入门七之正则表达式：http://cuiqingcai.com/977.html
8.Python爬虫实战一之爬取糗事百科段子：http://cuiqingcai.com/990.html
9.Python爬虫实战二之爬取百度贴吧帖子：http://cuiqingcai.com/993.html
10.Python爬虫实战三之计算大学本学期绩点：http://cuiqingcai.com/997.html
11.Python爬虫实战四之抓取淘宝MM照片：：http://cuiqingcai.com/1001.html
12.Python爬虫进阶一之爬虫框架Scrapy安装配置：http://cuiqingcai.com/912.html

视频教程：
Python简单爬虫开发：http://www.imooc.com/learn/563

数据分析
Python数据分析的学习主要是对相关库的使用，比如数据整理需要用到numpy和pandas库，数据描述与分析分析则主要用到pandas库，从某种程度上讲，利用python进行数据分析的学习过程就是对库的学习过程。由于有了前面2部分内容的学习基础，本部分内容的建议学习练习时间也为4周，相关免费学习资源如下：
图书：
利用python进行数据分析：http://item.jd.com/11352441.html[电子版图书自行百度]

视频：
用python玩转数据：https://www.coursera.org/learn/hipython[视频为cousera认证课程，全程中文]

数据可视化
Python数据可视化学习的过程就是学习matplotlib库的过程，matplotlib库包含有丰富的数据可视化资源，地图、3D等等都有涉及，如果有前面3部分的学习经验的话，这部分内容在4周内也能解决。相关中文学习资源如下：

图书：
Python数据可视化编程实战[电子版图书自行百度]：http://item.jd.com/11676691.html

在线教程：
1.利用Python绘图和可视化（1）：http://www.lovedata.cn/ec/Python/2016/0118/7732.html
2.利用Python绘图和可视化（2）：http://www.lovedata.cn/ec/Python/2016/0118/7733.html

至此，Python数据分析相关学习内容介绍完了，上面介绍的多种资源，每个阶段只需选择其中的一种进行深入即可，更多更深的内容则需要自己去实践摸索。