0. SQL数据库
1. python基础知识
2. 重点工具掌握：数据解析核心技巧 - Numpy| Pandas| Matplotlib
3. 数据特征分析：分布| 对比| 统计| 帕累托| 正态| 相关性分析
4. 数据处理：缺失值| 异常值| 数据归一| 数据连续属性离散化
5. 数学建模：监督学习（回归分析、分类分析）、非监督学习（聚类分析| Kmeans聚类）、随机数
6. Python图表数据可视化Seaborn
7. Python交互图表可视化Bokeh
8. 空间数据可视化
9. 关系网络数据可视化
10.项目分析
项目数据集
--灵感来自数据分析师（python）--微专业