大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python数据分析学习路径图的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python数据分析学习路径图的解答，让我们一起看看吧。
- python数据分析师的就业前景如何？
- Python爬虫教程和Python学习路径有哪些？
- 大数据开发学习路线是怎样的？如何一步一步成为大数据分析师？
- 关于人工智能学习路线图，有哪些？
- Python的学习方法和学习路径有哪些？
python数据分析师的就业前景如何？
未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。
从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：
（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。
（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向
未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如Excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向
说了这么多，想做高薪且未来前景好的Python数据分析师还有有真正的技术和充足的知识才行，毕竟企业招人最看重的还是技术，而不是空口说白话，
根据我的了解，百战程序员学习出来的Python学生就业都很不错，据说是百分之70-80的就业率，因为百战程序员的Python是从0开始学习的，一直会学到项目实操等等这些，可谓是实打实的教学方式，有兴趣的小伙伴可以去了解下
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
首先，从工业互联网和大数据的发展趋势来看，Python数据分析师的就业前景还是非常广阔的，一方面数据分析本身的应用场景会越来越多，另一方面Python语言在人工智能领域也有比较广泛的应用，所以Python数据分析师的发展空间也比较大。
如果要走Python数据分析师的发展路线，应该从以下三个方面来提升自身的职场价值：
第一：注重新技术的学习。数据分析技术是当前技术迭代速度比较快的领域，所以数据分析师一定要紧跟技术发展趋势，尤其要注重算法相关知识的学习。从大的技术方面来看，当前数据分析的方式主要基于统计学和机器学习，机器学习在数据分析领域的发展潜力还是比较大的，而且机器学习也是人工智能技术体系的重要组成部分，所以一定要重视机器学习相关知识的学习和深入。
第二：重视平台的价值。数据分析师要想提升自身的职场价值，除了要进行技术提升之外，还要从工作效率方面入手，而提升工作效率比较有效的方式就是合理利用平台。产业互联网时代一定是平台化时代，数据分析作为大数据平台的重要功能，必然会得到平台大量的支撑，所以数据分析师一定要重视技术平台的运用。
第三：重视行业知识的积累。数据分析师对于行业知识的要求是非常高的，要想让数据分析在行业领域发挥出更重要的作用，数据分析师一定要能够在立足行业的基础上进行技术选型和应用。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向
说了这么多，想做高薪且未来前景好的Python数据分析师还有有真正的技术和充足的知识才行，毕竟企业招人最看重的还是技术，而不是空口说白话，
根据我的了解，百战程序员学习出来的Python学生就业都很不错，据说是百分之70-80的就业率，因为百战程序员的Python是从0开始学习的，一直会学到项目实操等等这些，可谓是实打实的教学方式，有兴趣的小伙伴可以去了解下
Python爬虫教程和Python学习路径有哪些？
个人建议先在w3cshool上面看完python基础知识和高级部分的网络、数据库，面向对象部分内容。这个周期大概有2个月。
在基础部分的学习过程中，若是遇到不太懂的，别较真，往后看几章再返回来看，大多数都会明白了。
有个基础知识的支撑，你就可以直接学习爬虫框架，因为目前框架封装的很完善，你可以先学习使用，等都熟悉了再熟悉中间的[_a***_]。
总之，编程就是多练多练!
大数据开发学习路线是怎样的？如何一步一步成为大数据分析师？
谢谢邀请！
大数据开发和大数据分析是大数据领域比较常见的岗位，与大数据应用开发和大数据运维岗位不同的是，大数据分析工程师的知识结构更偏重于算法设计和算法的实现。
大数据分析师的任务是在一堆杂乱无章的数据中找到数据背后的规律，并把这些规律通过清晰的图表给呈现出来。
要学习大数据分析需要经过以下几个阶段的学习：
第一：掌握扎实的基础知识。大数据分析师的基础知识包括三方面内容，分别是数学、统计学和机学。数学是数据分析的重要基础，包括高数、线性代数、概率论等，数据分析说到底就是算法设计和实现，所以数学基础是非常重要的。统计学是小数据时代的主要分析手段，统计学形成了一个关于数据分析的知识体系，这些内容对于大数据分析依然是非常重要的。计算机则是大数据分析的重要手段，重点在于算法设计和编程语言的掌握。
第二：系统的学习一下大数据平台相关知识。不论是对于大数据开发还是大数据分析来说，掌握大数据平台的相关知识都是比较重要的。目前Hadoop和Spark是比较常见的解决方案，而且由于Spark相对于Hadoop来说更“轻”一些，所以目前Spark更受欢迎。
第三：实践环节。对于大数据分析师来说，***用比较多的编程语言是Python，由于Python有丰富的库支持，包括Numpy、Scipy、Matplotlib等，所以通过Python实现数据分析是比较方便的方式。另外，目前***用机器学习完成数据分析也是一个比较常见的方案，需要学习一些比较常见的算法，包括Knn、K-mean、Apriori等。
不论是大数据开发岗位还是大数据分析岗位，在掌握了基本的知识之后，最好参加一个项目组进行相关的实习。一方面原因是单纯的学习很难深入，另一方面也会有数据来源方面的困惑。
大数据和人工智能是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
随着互联网的发展，大数据开发是一个比较不错的选择，未来的发展趋势是大数据人工智能，而大数据开发有两个发展方向：一是大数据平台开发，二是大数据应用开发。由于大数据所需要的技术知识比较复杂，想要自学大数据是比较困难的。
其实，零基础小伙伴想学习大数据开发技术，大数据培训是一个比较不错的选择，当然了，小伙伴可以根据自身的基础条件来选择适合自己的学习方式，小伙伴想要自学大数据开发，好的学习路线是必不可少的。
1.学习大数据相关基础知识
学习大数据开发对于零基础小伙伴来讲，在初级阶段肯定是要积累基础知识学习的，学习大数据开发技术知识，需要java、Python等编程语言基础，着几种编程语言都是比较容易入门的。
小伙伴通过什么方式学习基础知识呢？小伙伴可以通过大数据视频的搜索来获取相关***进行学习，为什么不推荐看书学习呢？在书本上只是学习到了相关的知识结构，并没有大数据***讲的细致，而且还能做到交叉知识点的讲解。
2.学习相关大数据开发知识
小伙伴学习入门了编程基础，接下来的阶段是相关大数据开发平台的知识学习，建议小伙伴可以从Hadoop和Spark开始学起，这两个平台的应用是比较广泛的。在学习大数据开发过程中，小伙伴还需要了解Linux系统的学习，企业对大数据开发人员的要求是熟练掌握Linux系统。
小伙伴在学习大数据开发过程中，不能只学习基础知识，更重要的是项目实战案例的练习，小伙伴可以通过项目实战来深入理解大数据开发技术知识。
大数据是一个比较复杂的编程学科，不仅需要有编程基础，还需要有较强的思维逻辑能力能力，是比较适合理工科学习的一项编程技术，当然也并不是说理工科外的小伙伴不能学，两者的差距是接受能力的强弱。尚硅谷大数据培训是全程面授教学，以理论实践相结合的教学方式传授大数据开发技术知识，让小伙伴在学习大数据开发技术知识的同时，积累更多的项目实战经验。
数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。
关于人工智能学习路线图，有哪些？
大家常说的人工智能其实包含了自然语言处理（NLP）、机器视觉（CV）、数据挖掘（DM）三个大方向。这些大方向下面又有以下分类的小方向：
NLP：机器翻译、文本分类、知识图谱、文本相似度计算、语音识别、情感计算、自动摘要、聊天机器人等等
CV：行人检测、人脸识别、自动驾驶、图像分类、目标检测、智能安防等等
DM：广告计算、推荐系统、用户画像、各类预测分类任务等等，DM很多领域也需要用到 NLP 的知识。
所以你看，人工智能有这么多方向，每个方向都有它自己的学习路线和学习重点。
但是不管你将来想走哪个路线，它们所需要的基础知识都是大体相通的，现在我给你推荐一些人工智能的基础学习路线吧。
一、编程语言
首选建议你使用Python入门，当然之后根据需要可能需要学习其他高性能语言，比如C++、Java 等。
首先需要学习Python的基础语法知识，你去网上随便找一个在线教程或者买一本入门书籍，耐着性子看一遍，按着教程敲一遍代码就可以学会了。
人工智能开发一般从Python开始，不过对数学与统计学有要求，尤其是概率统计。
1.不过Python仅仅是编程语言，你应该首先还要选择一个发展方向，学习特定方向的Python模块，比如数据分析与挖掘、爬虫工程师、Web开发、自动化运维、自动化测试，甚至人工智能。Web开发小型是PHP居多，中大型Web应用JAVA独霸天下Python很难抗衡。自动化测试与运维已经脱离了软件开发主方向，工资与发展的话相比来说没有开发与数据分析好。总体来讲用Python做数据分析甚至人工智能是最好得方向，不过人工智能难度要高，对学历与学校也有要求，建议从数据分析入行，未来向大数据甚至人工智能方向发展是不错的选择，这也是Python语言最有优势的领域。人工智能学习总体路线图：数据科学中统计学基础-->Python核心编程-->Python数据科学/数据分析-->机器学习-->深度学习-->选择数据挖掘/计算机视觉/自然语言处理/语音技术中的一个方向.
2.不过不是科班出身，走人工智能方向要费劲得多，数学与统计要好！
3.IT技术发展到现在，编程语言Python是较好的选择。
Python的学习方法和学习路径有哪些？
1、有系统的学习路线和学习资料，比如说一套完整的***教程。
2、理解知识点之后，做大量的练习，多敲代码，实践才是检验真理的唯一标准。
2、很重要，将会是以后你复习的重要参考资料，笔记形式不限，Word版本，xmind的，或者是直接记录到博客上面都是可以的，也方面了他人查阅。
3、表达能力很重要的，比如说在面试的时候，你和另一个人技术水平一样，如果你的表达能力更好，你的薪资一定会更高，所以说在学习的过程中，可以刻意的练习表达，对于重要的知识点，常见的面试题，可以通过口述的方式来练习，去讲出来。
4、定期复习很有必要，Python知识点还是不少的，定期回去对知识点进行梳理。
附Python学习路线：
Python使用率越来越高，已经成为数据工程师(和数据科学家)技能的重要组成部分。
网络上有大量的学习Python***，下面提到了其中的一些。
1、
在scratch平台上使用Python学习数据科学的完整教程：KunalJain的这篇文章涵盖了一系列可以用来开始学习和提升Python的***，这是必读的***。
在Scratch平台上使用Python学习数据科学的完整教程：
***s://***.***yticsvidhya***/blog/2016/01/complete-tutorial-learn-data-science-python-scratch-2/
2、
使用Python的数据科学导论：这是***ytics Vidhya上最受欢迎的课程，涵盖了Python的基本知识。我们还额外介绍了核心统计概念和预测建模方法，以巩固你对python和数据科学基础的理解。
使用Python的数据科学导论：
***s://trainings.***yticsvidhya***/courses/coursev1:***yticsVidhya+DS101+2018T2/about
到此，以上就是小编对于python数据分析学习路径图的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据分析学习路径图的5点解答对大家有用。
