在Python中进行数据分析与可视化，需要掌握一系列相关的库、工具和概念。以下是一些核心知识点：

1. Python基础知识

• 变量、数据类型、运算符
• 控制流（if语句、循环）
• 函数定义与调用
• 模块与包的导入

2. NumPy

• 数组对象和数组运算
• 统计运算
• 矩阵运算

3. Pandas

• 数据结构：Series、DataFrame
• 数据导入（CSV、Excel、SQL等）
• 数据清洗（缺失值处理、数据过滤、数据转换）
• 数据处理（分组、排序、合并、重塑）
• 时间序列分析

4. Matplotlib

• 绘制基本图表（线图、柱状图、散点图等）
• 图表样式和布局
• 动画和交互式图表

5. Seaborn

• 基于Matplotlib的高级图表
• 数据分布的可视化
• 复杂的关系和多变量的可视化

6. 数据可视化原则

• 理解图表类型及其适用场景
• 颜色和图形的选择
• 避免误导性的可视化

7. 数据来源

• 公共数据集
• Web Scraping
• API数据获取

8. 数据存储

• 了解不同数据存储格式（CSV、HDF5、Parquet等）
• 使用数据库（SQLite、MySQL、PostgreSQL等）

9. 统计分析

• 描述性统计
• 概率分布
• 假设检验
• 回归分析

10. 机器学习

• 基本的机器学习算法
• 使用scikit-learn进行模型训练和评估
• 特征工程和选择

11. 报告生成

• 使用Jupyter Notebook进行数据分析和可视化
• 生成数据报告（Pandas的.style属性、Plotly的仪表板）

12. 高级可视化工具

• Plotly：交互式图表
• Bokeh：交互式可视化
• Dash by Plotly：用于构建分析Web应用

13. 地理空间数据分析

• Geopandas：地理空间数据操作
• Folium或Plotly：地理空间数据可视化

14. 性能优化

• 利用NumExpr和Pandas的.eval()进行快速计算
• 使用Dask进行并行计算
• 利用Cython或Numba加速Python代码

15. 版本控制

• 使用Git进行代码版本管理

16. 软件工程实践

• 编写可读和可维护的代码
• 单元测试和集成测试

17. 云计算和大数据

• 使用AWS、Google Cloud或Azure进行数据分析
• 了解Hadoop和Spark等大数据处理技术

18. 团队协作

• 使用虚拟环境（如venv或conda）进行依赖管理
• 使用Docker容器化分析流程

掌握这些知识点将使你能够使用Python进行有效的数据分析和可视化。不过，实际工作可能更侧重于某些特定的技能，这取决于具体的项目需求和业务场景。