Python数据分析8周学习计划，从入门到精通
第一周：基础Python
学习Python语法、数据类型和控制流语句的基础知识。
使用在线课程，例如FreeCodeCamp.org的“Learn Python - Full Course for Beginners”（
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw）。
结合官方Python文档（
https://docs.python.org/3/）进行学习。
第二周：NumPy
学习如何使用Python进行数值计算的NumPy库。
使用在线课程，例如FreeCodeCamp.org的“NumPy Tutorial for Beginners”（
https://www.youtube.com/watch?v=QUT1VHiLmmI）。
结合官方NumPy文档（
https://numpy.org/doc/stable/）进行学习。
第三周：Pandas
学习如何使用Python进行数据分析和处理的Pandas库。
使用在线课程，例如Corey Schafer的“Pandas Tutorial for Beginners”（
https://www.youtube.com/watch?v=vmEHCJofslg）。
结合官方Pandas文档（
https://pandas.pydata.org/docs/）进行学习。
第四周：使用Matplotlib进行数据可视化
学习如何使用Python进行数据可视化的Matplotlib库。
使用在线课程，例如Corey Schafer的“Matplotlib Tutorial for Beginners”（
https://www.youtube.com/watch?v=DAQNHzOcO5A）。
结合官方Matplotlib文档（
https://matplotlib.org/stable/contents.html）进行学习。
第五周：中级Python
学习高级Python主题，例如函数、模块和类。
使用在线课程，例如Tech With Tim的“Intermediate Python Programming Course”（
https://www.youtube.com/watch?v=HGOBQPFzWKo）。
结合官方Python文档（
https://docs.python.org/3/）进行学习。
第六周：Scikit-learn
学习如何使用Python进行机器学习的Scikit-learn库。
使用在线课程，例如Edureka的“Machine Learning with Scikit-Learn”（
https://www.youtube.com/watch?v=0Lt9w-BxKFQ）。
结合官方Scikit-learn文档（
https://scikit-learn.org/stable/）进行学习。
第七周：数据清洗和预处理
学习如何使用Python清洗和预处理数据以进行分析。
使用在线课程，例如Simplilearn的“Data Cleaning and Preprocessing with Python”（
https://www.youtube.com/watch?v=uZb1iK7_fms）。
结合官方Pandas文档（
https://pandas.pydata.org/docs/）进行学习。
第八周：高级Pandas
学习高级Pandas主题，例如数据分组、合并和重塑。
使用在线课程，例如Kevin Markham的“Advanced Pandas Techniques”（
https://www.youtube.com/watch?v=CJAdCLZaISw）。
结合官方Pandas文档（
https://pandas.pydata.org/docs/）进行学习。