来源：http://www.mathlabs.cn/python_20.html
本文主要归纳Python、数据分析的学习线路图，学习方向：
共分为五大板块：
板块一：熟悉python，SQL
python
（1）python语法
（2）常用数据结构（列表、元组、字典）
（3）python高级用法（日期和时间、列表推导式、高阶函数、多线程）
SQL
（1）聚合
（2）表连接
（3）子查询
板块二：机器学习基本算法入门
（1）机器学习基本概念（样本、标签、特征、训练集、测试集、分类、聚类、回归）
（2）基本分类算法（决策树、线性模型、贝叶斯模型等）
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（3）集成学习（bagging、boosting等）
参考资料：周志华：《机器学习》，清华大学出版社，2016
板块三：sklearn、pandas
（1）pandas基本函数使用
（2）sklearn 5个分类算法调用，参数设置，交叉验证评估
（3）sklearn单机特征工程、特征选择与聚类算法调用
板块四：数据分析进阶（天池新手赛）
赛题地址：天池新手赛
（1）数据划分(训练集，验证集，测试集)
（2）提取特征（不少于50个）
板块五：数据分析实战（天池新手赛）
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在后面的学习中，我会分享一些自己总结的学习资料
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