通过前一篇的分享，相信大家对数据分析的学习方向有了初步的判断和理解，还没看过的朋友可以看一下：【精华分享】：转行数据分析的一份学习清单
最近好多朋友私聊和我交流，想参考一下我的学习路线，以及数据分析的具体学习方法，我也分别做了一些回答，但是具体方法和细节涉及到很多东西，也只能说个大概，没办法清楚地说明。为了更加规范和系统地分享个人学习路线，博主决定开设一个知识星球，并将具体的学习方法和经验全部写在里面，一是可以方便大家随时提问，二是可以督促大家高效的学习。
博主平时学习有记笔记的习惯，记录的多是一些学习重点以及个人经验，尤其是对自己做过的项目有深刻的体会。博主根据自己的真实学习经历列出了一个学习计划，拟定在星球中按照以下这个计划进行一步步的分享和讲解。
- 数据分析统计学基础从零到进阶
- Python数据分析基础
- Python数据可视化基础
- Kaggle竞赛实战项目讲解（一）
- Kaggle竞赛实战项目讲解（二）
- Kaggle竞赛实战项目讲解（三）
- Python数据挖掘基础
- 互联网金融数据分析实战项目讲解（一）
- 互联网金融数据挖掘实战项目讲解（二）
- 机器学习理论
- 机器学习实战项目讲解（一）
- 机器学习实战项目讲解（二）
- 待续
注：
【1】. 为了节省大家的时间，并且尽可能的分享更多有价值的内容，SQL和 Excel 方面的内容就不详细介绍了，因为简单，可自行学习，学习资源在【精华分享】：转行数据分析的一份学习清单 中已经说明。但由于SQL语言需要大量的练习才能让自己更加熟悉而不易忘记，因此博主会每天出一道关于SQL的练习题让大家做，这样积累下来，进步的速度是远大于反复看理论知识的。
【2】. 在正常的学习计划中可能会插入一些其它内容，比如面试技巧，技术趣闻以及工作会中面临的一些问题。
【3】. 博主每周至少更新三次以上，如果大家有任何关于数据分析方面的疑问，可以随时向我提问，博主会认真的回答每一个问题。
