Python 基础教程 | 菜鸟教程
上面的教程足够简单，我当时是用1周时间看完，就可以写代码做简单的数据分析了。当然，我是有R数据分析基础的，所以看起来会快些。没看懂，多看几次就会了。
第2步：数据分析进阶
推荐一本书《利用Python进行数据分析》，这本书在豆瓣评分是8.5分。
有能力的尽量看以英文版，技术书翻译过来味道都变了。如果你是懒的找电子版，可以在我的微信公众号：猴子聊知识，中回复“资料”有电子版给你准备好了。（别叫我雷锋，因为我就是啦）
当看到书里涉及到到统计概率知识看不懂的时候，这时候反过来再学习统计概率的知识。
很多人错误的学习方式是，先学习统计概率，再去学习数据分析编程工具（Excel，Python，R）。最后抱怨太难了，学不会。
这其实学习方法是错误的，这是为什么呢？
有两个原因：
1）因为很多统计概率讲的都是复制的数学公式，却不讲统计概率在生活中如何应用的。这样造成的结果就是你学习了很多，但是也忘记了很多。
2）统计概率知识大多数时候是理论基础，如果不结合数据分析工具（Excel，Python，R）来使用，你肯定学不会。
比如你学习了四分位数的理论，但是如何在实际中使用的，你不会数据分析的工具，你当然不会用了。
但是如果你会数据分析的工具，实际操作就一行代码，四分位就计算出来了。你当然兴奋了，一高兴学习兴趣也就上来了。
所以，我的建议，也是正确的学习方式是：先学习基础的数据分析工具用法，当遇到统计概率知识的时候，再来补这个知识，边学习边用数据分析工具实现一遍。
第3步：数据分析高级-统计概率知识
统计概率知识学习其实很简单，只是很多老师和书把这个东东讲复杂了。用一张图你就可以学会统计概率：
简单解释下，上面的图。
如果你的学习目的是：提高认知，将统计概率应用在生活中，用于指导你面对重大决策时做出最好的选择，你的应该看《赤裸裸的统计学》这本书就够了。
如果你的学习目的是：学习大数据的基础知识：统计概率，希望成为数据分析师，实现升职加薪的目的，那你的学习参考书是《深入浅出统计学》或者《商务与经济统计》。
《深入浅出统计学》适合没有任何统计概率基础的人学习，这本书足够有趣和简单。
如果你之前上学学习过一些统计概率的课，但是最后还是把课堂学的内容还给了老师，你应该选择看《商务与经济统计》这本书来重新巩固你的基础知识。
这些书的电子版也放到我的微信公众号里了（对你就是这么好，么么哒）
4. 学习遇到困难，去哪找帮助？
只要是学习就会遇到困难，遇到困难怎么办呢？
1）首先，你需要使用某搜索引擎查找问题（你知道我说的不是百度），一般都能查到你问题的答案。学会用英文搜索真的很重要。
2）利用某搜索引擎查不到答案的话，当然是找前辈们帮忙了。不过问了不一定有人回复，为了解决这个问题，我找来了我社群优秀会员和我的老铁朋友们，现在你可以向来自BAT的人提问了。
读者福利
小编是一名Python开发工程师，自己整理了一套最新的Python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。如果你也喜欢编程，想通过学习Python转行、做副业或者提升工作效率，这份**【最新全套Python学习资料】** 一定对你有用！
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2、Python课程视频
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
3、精品书籍
书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。
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所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。
三、全套PDF电子书
书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。
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五、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
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