即便在同一领域里，从软件开发转向算法，也不是一件很容易的事情。我经历过这种转型，期间迷茫过、浮躁过。
后来发现，光看书不行，把每日所学记录下来，感觉学的比较快。通过记录，驱动我思考，帮助我了解哪些是真懂，哪些是理解不透的。
后来，几乎每两天就将每日所学，总结成一篇原创技术文，发在公众号里，现在已经有 260 多篇了。也很幸运，成功转方向。
在我回头看总结的这些文章时，我发现显得有些零散，这让我有了一个念头，写个系统的入门教程吧，尽量系统。
有了想法，就要行动起来。最近这段时间，我利用周末时间，结合这几年的工作经历，系统地总结了 「Python 数据分析的入门学习路线和技术」，今天终于完成了。
整篇入门教程的文件信息如下，总长度为 5 万多字。
入门教程的大纲，如下所示：
0 我们离不开数据分析
1 数据分析入门学习路线
1.1 统计学基本知识
1.2 机器学习基本算法
1.3 编程语言及工具
2 数据分析重头戏之数据整理
2.1 理解你的业务数据
2.2 明确各个特征的类型
2.3 找出异常数据
2.4 不得不面对缺失值
2.5 令人头疼的数据不均衡
3 Python 入门必备知识
3.3.1 对象上的特殊函数
3.3.2 列表生成式
3.3.3 位置参数和关键字参数
3.2.1 list 核心知识
3.2.2 dict 核心知识
3.2.3 tuple 和 set 简介
3.1 解释型Vs编译型
3.2 Python 最常用的对象
3.3 Python 入门必备知识点
4 NumPy 入门必备知识
4.1 ndarray 对象
4.2 NumPy 的向量化增强
4.3 NumPy 的传播机制
5 Pandas 数据分析必备入门知识
5.2.1 创建 DataFrame
5.2.1 增加数据
5.2.2 删除数据
5.2.3 修改数据
5.2.4 访问数据
5.1.1 创建Series
5.1.2 增加元素
5.1.3 删除元素
5.1.3 修改元素
5.1.4 访问元素
5.1 类一维数组 Series
5.2 类二维数组 DataFrame
5.3 必备的 20 个统计学函数
5.4 必备的缺失值处理技巧
5.5 必备的数据透视处理函数
6 Matplotlib
6.1 必备的绘图理论知识
6.2 绘图必备 100 行代码
7 机器学习线性回归模型
7.1 11 个必备基本概念
7.2 三 个假定
7.3 建立线性回归模型
7.４ 最大似然估计求参数
7.5 梯度下降求解优化问题
7.6 手写不调包实现的 5 个算子
7.7 手写不调包实现的整体算法框架
8 面试及资料分享
8.1.1 一 面
8.1.2 二 面
8.1.3 三面
8.1 数据挖掘工程师面试实录
8.2 推荐哈佛大学数据分析课程
9 总结
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