如何成为 Python 数据分析师？
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。
更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
最近几年，我做的很多项目，大多与数据分析和算法应用相关。岗位虽然是算法工程师，但是与数据分析打得交道也很多，双管齐下，最后才能确保算法的落地。在几年前，我还想当然地认为做算法的就应该偏重算法研究与应用，可能数据分析相关的技术真的没那么重要，不过我很快意识到自己的错误，重新将数据分析放在一个重要的位置，去研究学习。
本场 Chat 我将结合过往经历，说下自己对算法设计和数据分析工作的一些浅显体会。
人工智能的强大离不开数据，既然离不开数据，自然就少不了数据处理与分析的相关技术，那么公司就一定需要数据处理与分析的人员。
数据分析为啥如此重要呢？ 一句话，喂进去的是垃圾，出来的就是垃圾。机器学习、深度学习的算法设计的再牛叉，如果进去的是垃圾数据，深度学习学出来的模型也不会好到哪里去。
所以，数据科学相关的技术，工作中是离不开的，未来只会越来越重要。
通过本场 Chat，你会在最短时间内，系统地学到数据分析如下知识：
数据科学的完整学习路线；
数据清洗（真正项目中此部分费时费力）的实施主要步骤（5 方面展开）；
零基础掌握 Python 核心知识；
NumPy：1 个对象和 2 大机制使用总结；
Pandas：2 个对象和 20 个常用函数总结；
Matplotlib：提炼为 100 行代码；
机器学习以最经典的线性回归为例，从理论，公式推导，到手写代码实现算法；
实战与分享 1 门哈佛大学的数据科学开源课程；
分享 2 个数据科学面试经历；
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本场 Chat 收获：
1 条数据分析的入门学习路线 ；
1 个数据分析核心任务的实施步骤；
Python 语言核心用法总结；
3 个科学包的工程使用提炼总结；
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