目前数据分析、机器学习的应用如火如荼，许多同学都有意参与到这股学习的热潮中来，但是令人苦恼的是，学习资料有很多，但是常常感觉无从下手。

这是因为，这里所涉及到的数据科学是一个综合学科，想掌握他需要熟练使用一门编程语言、了解常用的数据处理工具、深谙线性代数概率统计等数学基础以及玩转常用的机器学习算法，这是一条不算轻松的道路。

本专栏旨在通过精心设计一条有效的学习路径，方便读者沿着他一步一个台阶的高效踏上数据科学的学习之旅，每一步都承上启下、收获满满。

本专栏的学习路径规划如下：
第一季：Python编程语言核心基础。快速掌握一门数据科学的有力工具。
第二季：Python数据分析基本工具。通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotlib、Seaborn等工具，快速具备数据分析的专业范儿。
第三季：Python语言描述的数学基础。概率论、统计、线性代数、时间序列分析、随机过程是构建数据科学的基石，这里独树一帜，通过Python语言描述这些数学，快速让数学知识为我所用，融会贯通。
第四季：机器学习典型算法专题。这一部分利用前面介绍的基础知识，对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、条分缕析、各个击破。
第五季：实战环节深度应用。在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析，初步计划对基金投资策略、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。

相信我，也相信你自己，让我们一起踏上Python数据科学之路，领略沿途风景的壮美与瑰丽。