既然你觉得 PY4E 简单，说明你的逻辑能力不错。如果要转向数据分析，你需要学习的不再是“怎么写循环”，而是“怎么用库（Pandas/NumPy）处理数据”。
数据分析的入门核心是：Python 基础 -> Pandas/NumPy（数据处理） -> Matplotlib/Seaborn（可视化） -> SQL（取数）。
以下是几个不同风格的高质量数据分析入门课程推荐：
1. 最佳进阶衔接：密歇根大学的后续课 (Coursera)
课程名：Applied Data Science with Python Specialization
- 平台：Coursera
- 机构：University of Michigan (和 PY4E 是同一所大学)
- 特点：
- 这是 PY4E 的官方“进阶版”。
- 难度陡增：第一周就会直接教你用 Pandas 清洗数据，不会再教你什么是变量了。
- 内容：涵盖 Pandas, Matplotlib, Scikit-learn (机器学习入门)。
- 适合谁：觉得 PY4E 太简单，想直接上手处理表格数据的人。
- 注意：这门课的作业比较难，需要自己查文档，非常锻炼人。
2. 最快上手实战：Kaggle Learn (免费 & 推荐)
课程名：Pandas + Data Visualization
- 平台：Kaggle.com/learn
- 费用：完全免费。
- 特点：
- 没有废话：不是视频课，是 Jupyter Notebook 文档。左边讲概念，右边直接写代码运行。
- 极速：每个模块（如 Pandas）只需要 4-5 小时就能刷完。
- 实战：直接用真实数据集（房价预测、泰坦尼克号等）演练。
- 适合谁：喜欢“直接动手写代码”，不喜欢看长视频的人。
3. 最系统全面的 Bootcamp：Udemy (Jose Portilla)
课程名：Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp
- 平台：Udemy
- 讲师：Jose Portilla
- 费用：打折时通常在 14.99 左右（不要原价买）。
- 特点：
- 性价比之王：内容极其丰富，从 Python 基础复习，到 Numpy, Pandas, 绘图，再到 SQL 和机器学习算法（回归、分类、聚类）全包。
- 节奏好：老师讲得非常清楚，每个知识点都有对应的练习题。
- 适合谁：想要一站式学完所有相关工具，准备找工作的人。
4. 职业证书类：Google Data Analytics (Coursera)
课程名：Google Data Analytics Professional Certificate
- 平台：Coursera
- 特点：
- 偏理论与流程：它教的是数据分析的完整思维（清洗、分析、可视化、汇报）。
- 注意：这门课主要教 R 语言（不是 Python），还有 SQL 和 Tableau。
- 适合谁：完全零基础，想转行做数据分析师，需要一个大厂证书背书的人。如果你执着于 Python，这门课可能不适合（虽然逻辑是通的）。
我的建议路径
既然你觉得 PY4E 简单，建议你走这条**“代码优先”**的路径，效率最高：
- 快速过一遍 Python 基础（确保你会 List, Dictionary, Function 即可）。
- 直接去 Kaggle Learn (免费)：
- 先学 Pandas 课程（这是数据分析的灵魂工具，Excel 能做的它都能做，Excel 不能做的它也能做）。
- 再学 Data Visualization 课程。
- 找个小项目练手：下载一个感兴趣的 CSV 文件（比如豆瓣电影评分、NBA 球员数据），试着画几个图，算算平均分。
提醒：学习 Pandas 时你会感到一阵痛苦。因为它的思维方式是“向量化”的（整列操作），和 PY4E 里的 for 循环逐行处理完全不同。这是正常的，跨过去就是新世界。
