Python语法基础需要掌握以下内容：网上有很多学习资料，随便买本书就可以，或者学习本号录制的Python数据分析视频 。Python数据分析扩展包有了Python基础后，接下来就需要学习Python数据分析扩展包了，常用的有3个：Numpy、Pandas和Matplotlib 。1、NumpyNumPy系统是Python的一种开源的数值计算框架 。
这种工具可用来存储和处理大型矩阵，相当于将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统 。2、PandasPandas，最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因而Pandas为时间序列分析提供了很好的支持 。另外Python中常用的DataFrame，及用读取外部数据文件的方法都属于Pandas 。
3、MatplotlibMatplotlib是一个很强大的Python可视化库，可以很轻松地绘制各种数据图表，包括三维图表 。Python爬虫基础（非必须）严格来说，Python爬虫不属于Python数据分析的范畴，但是可以作为一个可以提升自己兴趣，以及提升自己Python功底的工具，当然有些时候，数据分析师也需要自己爬取一些数据 。
Python数据探索及预处理方法在学习了以上内容后，还需要学习一些常用的数据探索及预处理方法，才能够用Python进行一些基础统计分析，因为很多时候在分析数据前，还需要对数据进行探索及预处理 。Python机器学习在学习了以上内容后，就可以学习更强大也更复杂的分析方法了，也就说所谓的数据挖掘，主要工具就是机器学习 。
大数据主要学习什么内容？有什么要求和条件？
作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题 。首先，当前大数据的知识体系还是比较庞大的，随着大数据技术生态的逐渐成熟和完善，大数据领域也逐渐形成了更多的岗位细分，从事不同的岗位细分方向则需要学习不同的知识 。从当前大的岗位划分来看，通常包括以下几个岗位：第一：大数据开发岗位 。
从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，开发岗位的人才需求量还是比较大的，相关岗位的薪资待遇也比较高，其中从事大数据平台开发的研发级岗位会有更高的薪资待遇 。从事大数据开发岗位，通常需要学习三大块内容，其一是程序开发技术，初学者可以从Java或者Python开始学起；其二是学习大数据平台知识，初学者可以从Hadoop和Spark开始学起；其三是大数据开发实践，这个过程需要掌握一定的行业知识 。
第二：大数据分析岗位 。大数据分析岗位的人才需求潜力是非常大的，不仅IT（互联网）行业需要大量的大数据分析人才，传统行业领域也需要大数据分析人才 。选择大数据分析方向需要具有一定的数学和统计学基础，而且也有一定的学习难度 。目前大数据分析的常见方式有两种，分别是统计学方式和机器学习方式 。第三：大数据运维岗位 。
如果对于编程和算法设计不感兴趣，那么也可以考虑学习大数据运维知识，未来可以从事大数据运维岗位 。大数据运维岗位的任务相对比较杂，需要从业者具有较强的动手实践能力 。从知识结构上来看，大数据运维需要掌握网络知识、大数据平台知识和服务器知识 。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 。
纯小白想学数据库，可以按照什么样的顺序学？
首先，学习数据库不需要先学习编程，不懂编程也可以学习数据库 。多年数据库资深从业者告诉你学习数据库的步骤：1、先学习数据库的基本概念、理论，大概知道数据库是什么？数据库有什么？数据库可以干什么？不需要特别精通，只需要大概了解就行 。2、学习安装数据库，反复安装，遇到问题上网查资料或者请教数据库大牛 。建议安装mysql和Oracle 。
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