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原文链接：Step by step approach to perform data analysis using Python 
译文链接：使用Python一步一步地来进行数据分析–By Michael翔

你已经决定来学习Python，但是你之前没有编程经验。因此，你常常对从哪儿着手而感到困惑，这么多Python的知识需要去学习。以下这些是那些开始使用Python数据分析的初学者的普遍遇到的问题：

• 需要多久来学习Python？
• 我需要学习Python到什么程度才能来进行数据分析呢？
• 学习Python最好的书或者课程有哪些呢？
• 为了处理数据集，我应该成为一个Python的编程专家吗？

当开始学习一项新技术时，这些都是可以理解的困惑，这是《在20小时内学会任何东西》的作者所说的。不要害怕，我将会告诉你怎样快速上手，而不必成为一个Python编程“忍者”。

不要犯我之前犯过的错

在开始使用Python之前，我对用Python进行数据分析有一个误解：我必须不得不对Python编程特别精通。因此，我参加了Udacity的Python编程入门课程，完成了code academy上的Python教程，同时阅读了若干本Python编程书籍。就这样持续了3个月（平均每天3个小时），我那会儿通过完成小的软件项目来学习Python。敲代码是快乐的事儿，但是我的目标不是去成为一个Python开发人员，而是要使用Python数据分析。之后，我意识到，我花了很多时间来学习用Python进行软件开发，而不是数据分析。

在几个小时的深思熟虑之后，我发现，我需要学习5个Python库来有效地解决一系列的数据分析问题。然后，我开始一个接一个的学习这些库。

在我看来,精通用Python开发好的软件才能够高效地进行数据分析，这观点是没有必要的。

忽略给大众的资源

有许多优秀的Python书籍和在线课程，然而我不并不推荐它们中的一些，因为，有些是给大众准备的而不是给那些用来数据分析的人准备的。同样也有许多书是“用Python科学编程”的，但它们是面向各种数学为导向的主题的，而不是成为为了数据分析和统计。不要浪费浪费你的时间去阅读那些为大众准备的Python书籍。

在进一步继续之前，首先设置好你的编程环境，然后学习怎么使用IPython notebook

学习途径

从code academy开始学起，完成上面的所有练习。每天投入3个小时，你应该在20天内完成它们。Code academy涵盖了Python基本概念。但是，它不像Udacity那样以项目为导向;没关系，因为你的目标是从事数据科学，而不是使用Python开发软件。

当完成了code academy练习之后，看看这个Ipython notebook:

Python必备教程（在总结部分我已经提供了下载链接）。

它包括了code academy中没有提到的一些概念。你能在1到2小时内学完这个教程。

现在，你知道足够的基础知识来学习Python库了。

Numpy

首先，开始学习Numpy吧，因为它是利用Python科学计算的基础包。对Numpy好的掌握将会帮助你有效地使用其他工具例如Pandas。

我已经准备好了IPython笔记，这包含了Numpy的一些基本概念。这个教程包含了Numpy中最频繁使用的操作，例如，N维数组，索引，数组切片，整数索引，数组转换，通用函数，使用数组处理数据，常用的统计方法，等等。

Numpy Basics Tutorial

Index Numpy 遇到Numpy陌生函数，查询用法，推荐！

Pandas

Pandas包含了高级的数据结构和操作工具，它们使得Python数据分析更加快速和容易。

教程包含了series, data frams，从一个axis删除数据，缺失数据处理，等等。

Pandas Basics Tutorial

Index Pandas 遇到陌生函数，查询用法，推荐！

pandas教程-百度经验

Matplotlib