python数据分析要学：

Python基础：学习Python的基本语法、数据类型、条件语句、循环语句、函数、模块、包等基础知识。

数据结构与算法：了解常见的数据结构和算法，如列表、字典、集合、递归、排序、查找等，这有助于更高效地处理和分析数据。

数据库：学习关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）的基本知识，以及SQL语言的基础。

数据可视化：掌握数据可视化的基本概念和常用工具，如Matplotlib、Seaborn、Bokeh等，以便更直观地展示数据。

统计学基础：掌握基本的统计学知识，如概率、假设检验、回归分析等，这对于理解和分析数据非常重要。

机器学习基础：了解机器学习的基本概念、算法和工具，如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，这有助于构建预测模型和分类器。

Pandas库的操作：熟练掌握Pandas库的分组计算、索引与多重索引、多表操作与数据透视表等功能。

Numpy数值计算：掌握Numpy数组理解、数组索引操作、数组计算、Broadcasting等数值计算的功能。

数据清理与预处理：学习数据清洗的基本技术，如处理缺失值、异常值、重复值，以及处理数据格式、类型转换等。

数据处理的进一步学习：包括数据转置、数据缺失值处理、数据分组、值替换等。

数据统计分析与可视化：学习云上数据自动化统计流程的设计和组件的开发，以及Kylin框架对原有数据统计平台的优化。

实际案例与拓展思维：通过预测销售趋势或社交媒体文本分析等实际案例，掌握从原始数据到洞察见解的完整数据分析流程。在实践案例的指引下，我们能够将所学的知识应用到实际问题中，拓展思维，发现数据世界的宝藏。

等等。

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