之前看到一个段子：
以前去面试，HR会问你“精通office吗？”
现在去面试，HR会问你“会Python数据分析吗？”
大数据时代，无论是数据分析师、研发，到运营、市场、产品经理，「数据分析+数据可视化」的能力都是基本要求。数据挖掘工程师这一岗位应运而生，成为市场争抢的稀缺人才！
逛一下招聘网站，接近50%的岗位都需要具备「数据分析」能力，python数据分析广泛应用于制造、金融、快消、电商、医疗等行业，几乎是职场必备技能。根据招聘网站信息显示，1年左右经验的数据分析师薪资都到了 15-20k 之间，1年以上经验的薪资更高。
「数据分析」与「数据可视化」已经成为年轻人的职场基本功！
机器学习和人工智能可能是这几年最火的话题了，但其实不论是人工智能还是机器学习，是战胜李世石的阿尔法狗还是各种深度学习模型算法，都是数据挖掘的一个分支。数据挖掘是一个隐式提取以前未知的潜在有用的数据信息提取方式。它使用广泛，并且是众多应用的技术基础。
数据挖掘的方法有很多种，除了深度学习和各种算法模型，任何能从数据中挖掘，总结出有用结果的，都叫数据挖掘，所以说，可视化，数据分析，看分布，哪怕是一拍屁股定下来的rule base，都可以算。挖掘使用的工具包含Excel，seaborn，Tableau，SPSS, Numpy，Matplotlib等。
“数学+编程+商业技能”的结合越来越密切，企业对于复合型应用人才的要求越来越高。懂数据分析的人在企业里可以是一个多面手的角色，需要通过数据看本质，利用数据为业务指引方向。
既然数据分析这么重要，我们又可以怎么学习呢？
关于Python技术储备
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
一、Python学习大纲
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