互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據蒐集、整理、研究帶來了革命性的突破。

與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。

更爲重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。

通過本場 Chat，你會在最短時間內，系統地學到數據分析如下知識：

1. 數據科學的完整學習路線；
2. 數據清洗（真正項目中此部分費時費力）的實施主要步驟（5 方面展開）；
3. 零基礎掌握 Python 核心知識；
4. NumPy：1 個對象和 2 大機制使用總結；
5. Pandas：2 個對象和 20 個常用函數總結；
6. Matplotlib：提煉爲 100 行代碼；
7. 機器學習以最經典的線性迴歸爲例，從理論，公式推導，到手寫代碼實現算法；
8. 實戰與分享 1 門哈佛大學的數據科學開源課程；
9. 分享 2 個數據科學麪試經歷；

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本場 Chat 收穫：

• 1 條數據分析的入門學習路線 ；
• 1 個數據分析核心任務的實施步驟；
• Python 語言核心用法總結；
• 3 個科學包的工程使用提煉總結；
• 1 門名校數據分析課程分享實戰；
• 2 個面試經歷分享;