二、数据分析与可视化
pydas等；等；odels、Scipy等。
三、机器学习
1.了解机器学习的基本概念和算法分类；sorflow等；
3.掌握机器学习的常见算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等；
4.了解机器学习的模型评估和调参方法。
四、深度学习
1.了解深度学习的基本概念和算法分类；的深度学习库，如Keras、PyTorch等；
3.掌握深度学习的常见算法，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等；
4.了解深度学习的模型评估和调参方法。
五、金融量化分析
1.了解金融量化分析的基本概念和应用场景；daspy等；
3.掌握金融量化分析的常见算法，如均值回归、趋势跟踪、动量策略等；
4.了解金融量化分析的策略评估和风险控制方法。
到金融量化分析的整体学习路线和各个阶段需要掌握的知识点。希望读者可以根据自己的实际情况和兴趣爱好，选择适合自己的学习路径和方向。