爬虫
1.基础知识：网站基本原理，html,python,多进程/多线程/协程等（必学）
2.HTML基础、网络请求模块：requests(必学)，urllib(可以了解)
3.需要了解一些常见的反爬策略以及对应的解决方案：常见的有IP频率限制，User-Agent、Referer、Origen验证，Cookie限制，动态加载及验证码等，
对应的处理手段有IP代理池，伪造Header,Cookie保存与处理（基础进阶）
4.网页分析提取：Beautifulsoup&Xpath(二选一)，正则表达式（必学）
5.动态执行JS，js加密以及Selenium，OCR识别或者打码平台（选学）
6.数据存储（文件读写、数据库、Excel/CSV模块等）（必学）
7.网络抓包分析（选学）
8.爬虫框架：Scrapy(选学),pyspider(选学)
9.分布式爬虫（选学）
数据分析与处理
1.基础知识：python（函数、模块、面向对象），正则表达式，JSON（必学）
2.上述爬虫相关：
·基础知识：网站基本原理，html,python,多进程/多线程/协程等（必学）
·HTML基础、网络请求模块：requests(必学)，urllib(可以了解)
·需要了解一些常见的反爬策略以及对应的解决方案：常见的有IP频率限制，User-Agent、Referer、Origen验证，Cookie限制，动态加载及验证码等，
对应的处理手段有IP代理池，伪造Header,Cookie保存与处理（基础进阶）
·网页分析提取：Beautifulsoup&Xpath(二选一)，正则表达式（必学）
·动态执行JS，js加密以及Selenium，OCR识别或者打码平台（选学）
·数据存储（文件读写、数据库、Excel/CSV模块等）（必学）
3.数据分析相关库：Pandas,Numpy,Scipy,结巴分析等（必学）
4.图表绘图与可视化：Matplotlip,词云（必学）
大数据（数据挖掘、机器学习）
1.基础知识：python（基础+进阶）（必学）
2.金融学、统计学、计量经济学、投资学（必学）
3.数据存储（文件读写、数据库、Excel/CSV模块等）（必学）
4.数据分析相关库：Pandas,Numpy,Scipy,结巴分词（必学）
5.图表绘图与可视化：Matplotlip等（必学）
6.机器学习相关模型知识：朴素贝叶斯、决策树、Logistic回归、线性回归、KNN算法、SVM、
Boosting、聚类、推荐系统、pLSA、LDA、GDBT、Regularization、异常检测、EM算法、Apriori、
FP Growth等（必学）
7.机器学习相关库：sklearn（必学）、keras、statsmodels、tensorflow（选学）