Python是一种非常流行的数据分析语言，有许多优秀的开源库和工具可以帮助我们进行数据分析。以下是一个Python数据分析的学习路径拆解及资源推荐，供您参考：

基础知识

• Python基础语法和数据类型
• Python函数和模块
• NumPy库的使用
• Pandas库的使用

数据可视化

• Matplotlib库的使用
• Seaborn库的使用
• Plotly库的使用

数据处理和清洗

• 数据导入和导出
• 数据清洗和处理
• 数据合并和分组

机器学习

• Scikit-learn库的使用
• TensorFlow库的使用
• Keras库的使用
• PyTorch库的使用

深度学习

• 深度学习基础
• 卷积神经网络
• 循环神经网络
• 生成对抗网络

资源推荐

• Python官方文档：https://docs.python.org/3/
• NumPy官方文档：https://numpy.org/doc/stable/
• Pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/
• Matplotlib官方文档：https://matplotlib.org/3.3.3/contents.html
• Seaborn官方文档：https://seaborn.pydata.org/
• Plotly官方文档：https://plotly.com/python/
• Scikit-learn官方文档：https://scikit-learn.org/stable/
• TensorFlow官方文档：https://www.tensorflow.org/
• Keras官方文档：https://keras.io/
• PyTorch官方文档：https://pytorch.org/
• Python数据分析手册（英文版）：https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
• Python数据分析基础教程（中文版）：https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas