Python大数据学习路线

学习Python大数据可以遵循以下路线：

1. Python基础知识：掌握Python的基础语法、数据类型和控制结构等基础知识。

2. 数据分析与处理：学习使用Pandas、Numpy、Matplotlib等库进行数据分析和处理。

3. 数据挖掘与机器学习：学习机器学习算法，如分类、聚类、回归等，以及使用Scikit-learn等库实现机器学习模型。

4. 大数据处理框架：了解Hadoop、Spark等大数据处理框架，学习使用PySpark等库进行大数据处理。

5. 数据库技术：学习关系型数据库和NoSQL数据库的使用，如MySQL、MongoDB等。

6. 数据可视化：学习使用Seaborn、Bokeh等库进行数据可视化。

7. 实战项目：通过实战项目巩固所学知识，如数据分析、机器学习、推荐系统等项目。

以上是Python大数据学习路线的大致框架，具体的学习内容和顺序可以根据自己的兴趣和需求进行调整。