来一波 Python 精选资源（2021版）

 数据处理

巨大的数据量不是EXCEL能处理的，因此需要有一定的编程技能（主要应用到python和SQL，python学习开发都比较简单，SQL用来数据库取数。）还有必备的统计学基础、数据思维。

 Python 基础知识

还在基础爬坑的同学可以瞅瞅

 数据分析

有了数据还要理解数据本身代表什么，大数据隐藏什么知识，因此要结合“业务常识”判断数据是否合理。

 数据可视化

可视化分为科学可视化、数据可视化、信息可视化等。数据可视化更多的是一门艺术：如何把信息以最恰当的方式呈现给希望获得这些信息的人。要充分理解这些信息究竟是什么，有什么特点，你才能较为恰当的选择采用的可视化工具。

• 对比类：柱状图、漏斗图、词云图、迷你图

• 占比类：饼图、玫瑰图、矩阵树图、雷达图

• 相比类：散点图、树状图、甘特图

• 趋势类：折线图、面积图、瀑布图

• 地理类：热力地图、流向地图、点地图

成长为一个数据分析师，要注意「理解」你的知识，形成一个系统，而不是像机器人一样机械地胡乱套用模型。在这个理念下训练你的编程能力