既然有这想法，那就学，必须学。
你能冒出这个想法，无非两个原因：一是你对这块感兴趣；二是数据分析这个领域在市场上还是很香的。
你现在有所顾虑，无非就是学习成本问题，担心所花时间值不值。偶告诉你，真的学成了，这介值是无法估量的，只要你还活着，这些知识对你都有用。何况基于Python的数据分析，如果你有一定的编程基础，光学习来说，不需要多少时间成本。剩下的就是实践了。
下面偶来简单写个学习指南，让你完全打消顾虑。
学习指南
你应该知道，数据分析也是数据科学，是关于问题解决、探索，以及从数据中提取有价值的信息的一门学问。
要有效地做到这一点，你需要整理数据集，训练机器学习模型，将结果可视化等等。
做到这一点并不难，因为这一块已经有很多现成的框架、类库或工具了。所以你要做的仅仅是学习Python语言和基于Python数据分析类库，再加上些项目实践就可以了。
1.高效学习Python
Python是世界上使用最广泛的语言之一，它拥有非常活跃的开发者社区。Python很容易上手，语法简洁，这也是Python这么受欢迎的原因之一。此外，Python的活跃的数据科学社区意味着你可以找到大量的教程、开源项目和问题解决方案。
你不需要去看完整的一款Python教程，毕竟Python不等于数据分析，Python中和数据分析有关的知识点不多。要注重把握语感，学习核心概念，比如数据类型、函数、过程控制这些基本的东西。就这些，不需要学其它的Python知识，遇到问题就Google，查阅文档，再加上良好的实践，你会逐渐记住更多的语法。
偶主张自上而下的学习方法，目标是先取得成果，然后再随着时间的推移在实践中巩固概念。要放弃“课堂”式的学习，从实践中学习更高效。
2.基本的数据分析类库
正如偶前面提到的，Python有现成的数据分析类库。类库只是将预先存在的函数和对象捆绑在一起，你可以将其导入到你的项目中，以节省时间。下面列出几个Python明星阵容类库：
NumPy：NumPy主要用于简单高效的数值计算，许多其他的数据分析类库都是建立在它的基础之上的。
Pandas：这是一个用于数据结构和探索性分析的高性能库。它就是基于在NumPy开的发。
Matplotlib：这是一个灵活的绘图和可视化库。它很强大，但有些繁琐。如果你觉得这个库有难度可以暂时跳过Matplotlib，先学另外一个叫Seaborn的库来入门。
Scikit-Learn：Scikit-Learn是Python中的首要通用机器学习库。它有许多流行的算法和预处理、交叉验证等模块。
3.项目实践
现在的关键是把学习的理论都粘在一起，进行实践。像偶上面说的，自上而下的学习方法，从实践中加深学习。接下来，是时候通过大量的练习和项目来巩固你的知识了。
自己找一些项目做做，项目更能代表现实世界的数据。在实际的项目中，你将学习到一些列比如定义目标、收集数据、工程化等知识和能力。
需要多长时间
看完这些步骤后，你可能会问：”这一切需要多长时间？”从学习Python到数据分析，计需要3个月到1年的持续练习时间，要看你的基础和坚持的毅力了。当然更重要的是你的学习节奏，够不够对自己狠。
最后
来总结一下关于学习Python数据分析的过程：
1.从学习核心编程概念开始；
2.学习基本的数据分析库；
3.通过实际项目来练习和完善你的技能。
这种方法可以让你在享受更多的乐趣的同时，随着时间的推移，掌握更多的知识。
希望以上能完全打消你的顾虑，并对你学习有所帮助。如果你对偶的回答感到满意，请给个关注，欢迎与偶交流技术问题。
最后送一句：学起来！不对自己狠一点，怎么知道自己能不能一飞冲天。