步骤1：熟悉Python
对数据科学，Python和R都是不错的编程语言选择。R在学术界往往更受欢迎，而Python更受行业欢迎，两种语言都有丰富的包支持数据科学工作流。我用两种语言教过数据科学，通常更喜欢Python。
作为初学者，你不需要同时学习Python和R。相反，你应该集中精力学习一种语言及其用于数据科学的包体系。如果你选择了Python（个人建议Python），建议安装Anaconda，它简化了Windows、OSX和Linux上各种包的安装和管理。
步骤2：学习用pandas库进行数据分析、数据处理和可视化
如果你要用Python处理数据，你应该学习如何使用pandas库。
pandas提供了一个高性能的数据结构（叫做"DataFrame"），适用于有不同类型列的表格数据，类似于Excel表格或SQL表。它包含读写数据、处理缺失数据、过滤数据、清理混乱数据、合并数据集、可视化数据等工具。简而言之，学习pandas将大大提高你处理数据的工作效率。
然而，pandas包含了大量的函数，（可以说）提供了太多的方式来完成相同的任务。这使得学习pandas、寻找pandas的最佳实践具有挑战性。
步骤3：用scikit-learn进行机器学习
如果你希望用Python进行机器学习，应该学习使用scikit-learn库。
构建"机器学习模型"来预测未来或者自动从数据中提取信息，是数据科学最性感的部分。scikit-learn是Python中最受欢迎的机器学习库，有以下优点：
"它对大量不同模型提供了一个干净且一致的接口。
"它为每一个模式提供了许多调节参数，但同时设置了合理的默认值。
步骤4：深度理解机器学习
机器学习是一个很复杂的领域。虽然scikit-learn提供了机器学习的有效工具，但它无法直接回答许多重要问题：
"怎么知道哪个机器学习模型最适合我的数据集？
"如何解释模型的结果？
"如何评价我的模型对未来数据的概括？
"如何给模型选择特征？
"等等。
"以上只是简单的用文字说明了一下数据分析当中Python的学习，下面这张图更能直观反映学习内容
当然需要特别指出，数据分析课程学习内容肯定不止python这一项内容，还包括数据分析基础，互联网电子商务、经济学基础，数据产品（可视化报表）等各个板块的学习。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：
1.Python和R语言对比，数据分析与挖掘该选哪一个?
http://www.duozhishidai.com/article-21757-1.html
2.Python工程师与人工智能工程师之间，最根本的区别是什么?
http://www.duozhishidai.com/article-14635-1.html
3.为什么要学习Python，有哪些优缺点，应该如何上手？
http://www.duozhishidai.com/article-1784-1.html
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