從0開始，快速完成Python數據分析工程師課程的經驗分享

Python學習的起源：
先說說，我的工作跟運營和產品相關，對于技術不是剛需，甚至連使用場景都極少。最開始只是因為在一次內部數據平臺的搭建過程中，發現小伙伴們都忙不過來了，就想著自己也學學，能幫忙弄一點是一點，畢竟這個項目我自己在推。
跟大多數同學一樣，也算是從0起步，只不過在此之前先嘗試了自學，但是發現沒有基礎網上各種零散的東西或者整套教程都有點脫離實際。索性就在51CTO上報了 【Python數據分析工程師】的課程：http://edu.51cto.com/mic-position/250.html 事實證明確實更容易上手，想快速上手的還是推薦系統的課程吧，當然喜歡鉆研的或者有時間的選擇自學也是一種很不錯的方案。學習路徑上，沒有對的，只有適合的。

結合課程說一下我的感受吧：
第一模塊：計算機基礎，安裝、環境配置啥的，這種看看過之后就可以了。
注意點：之后真正常用的就是多環境/雙Python版本的使用，其他都是很低頻和基礎的。

第二模塊：主要是Python的基礎知識點，元組、列表、切片、循環、面向對象等等，零碎的知識點很多，難度也不大。
兩個小建議：1.每學完一個小知識點就要記下來，紙或者電子便簽都可以，平時多回顧多看看，等要用的時候就會立馬想起來；2.結合實際項目，一定要自己想自己敲代碼去執行。

第三模塊：自動化實踐，引入了編程的各個模塊的，這里開始學習上就開始有所側重了。
注意點：管理目錄和文件、日志、文本處理、自動化郵件、Json和API這些算是重點，只要你經常編程，這些都是很難繞開的，這些基礎一定要打好，而操作辦公文件、PS等可以根據工作性質來，但最好還是做到掌握。

第四模塊：數據庫相關的，MySQL相關知識算是很常用的，建議學精，其他的看工作需求吧，多接觸多掌握總歸不差。

第五模塊：爬蟲相關的，這是水比較深的一個方向，小白和大牛可以差很遠。第一個建議就是，基礎打牢！基礎打牢！基礎打牢！比如：1.基礎知識：字符串、列表的迭代和切片，字典類型，For循環，內容寫入、正則等；2.了解熟悉HTML基礎知識；3.熟悉Requests和BeautifulSoup中的主要方法。
有了這些再接觸分布式爬蟲，scrapy+xpath等工具的時候才能更好的運用。

第六模塊：數據分析。對于numpy（數據結構基礎）、scipy（矩陣分析、信號分析、數理分析等）、pandas（基礎數據分析套件）這些算是核心且高頻使用的。這里除了Python知識，還有就是要培養自己的系統化思維，建議自己多去想想，比如要分析房地產行業的未來趨勢，自己應該從哪些方面去下手，然后才是通過Python取數、存儲、可視化等工作。

第七模塊：現在已有的課程主要是統計學的知識，很多都是高中就學過的，再學起來也不算難，記住公式和方法，在用Python執行，就算是入門了。

總的來說，前4個模塊是基石，要做到精通，后三個模塊，都是入門，后續你可以選擇一個方向深耕，這樣對工作會更有好處。當然前提是你都學過，已經入門了，這其實對未來跟同事同行溝通都會很有幫助，也容易提升印象分。
在學習過程中有問題一定要多問，自己瞎捉摸或者百度不一定是最合適的，一個問題（如某些報錯）自己折騰可能3個小時才能搞定，但是找老師可能十來分鐘的事情，這里不僅僅省的是時間，更是確保不會打擊積極性。

現在也算是畢業了，總的來說還是要謝謝各位同學和老師，當然還有助教、班主任，人都很nice，有問必答，態度也很贊，就是在整體的學習氛圍營造上，可能還有點欠缺吧，大多數人可能像我一樣蒙頭自己去學了。這可能跟班級同學的來先后順序有比較大的關系吧，有人可能還在第二模塊，有人就已經第六第七模塊了。

最后，希望同學們也多多加油，堅持學習，不斷復習和鞏固，多找項目練手，早點升職加薪~