学习Python与大数据分析可以通过以下步骤进行：
掌握Python基础
学习Python的基本语法，包括变量、数据类型、控制结构、函数和模块。
推荐资源：
《Python编程：从入门到实践》
清华大学96小时讲完的Python数据分析教程
学习数据处理库
熟悉常用的数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn。
学习如何使用这些库进行数据清洗、预处理、分析和建模。
理解数据可视化
学习如何使用Matplotlib、Seaborn等库进行数据可视化。
可视化是展示分析结果的重要步骤，有助于直观理解数据。
熟悉机器学习算法
了解并学习机器学习的基础概念和算法。
推荐资源：
Scikit-learn库，提供多种机器学习算法。
实践项目
通过实际项目来巩固所学知识，从简单的数据集开始，逐步挑战更复杂的数据分析任务。
实践可以帮助你将理论知识应用于实际问题，提升解决问题的能力。
了解大数据处理框架 （可选）：
如Hadoop和Spark，这些框架适合处理大规模数据集。
加入社区
加入Python或数据分析相关的社区，参与讨论和交流经验。
制定学习计划
根据个人情况制定合理的学习计划，保持持续学习的态度。
选择合适的学习资源
根据自己的学习风格和需求选择合适的学习材料，如在线课程、书籍、教程等。
通过以上步骤，你可以系统学习Python与大数据分析，并逐步提升自己的技能