要在不到 100 美元的预算内开启 LIST TO DATA 之旅，你完全可以做到，而且能达到非常专业的水平！这个预算策略的核心是最大化利用免费和开源资源，并明智地投资于能带来高回报的技能。
总预算：< 100 美元
核心理念：投资于知识和免费工具
知识是最大的资产： 比起任何付费软件，掌握核心的数据处理技能才是你最宝贵的财富。
开源力量： 绝大多数世界一流的数据工具都是免费且开源的。
预算分配与行动计划
1. 学习资源 (建议预算: $0 - $50)
免费在线课程/教程 (预算: $0)
Python 基础： Codecademy、freeCodeCamp、W3Schools、Python.org 官方教程。
Pandas 入门： Pandas 官方文档（“10分钟入门 Pandas”）、Kaggle Learn（提供免费 澳大利亚电话号码列表 的 Pandas 课程）、YouTube 上的大量高质量 Pandas 教程（搜索“Pandas tutorial for beginners”）。
SQL 基础： Khan Academy、W3Schools、SQLZoo。
数据清洗基础： Coursera/edX 等平台有免费审计（Audit）模式的课程，可以学习数据清洗的概念和方法。
一本高质量的入门书籍 (预算: $20 - $50)
虽然有很多免费资源，但一本结构化的好书能提供系统化的知识体系。推荐：
《利用 Python 进行数据分析》（Python for Data Analysis by Wes McKinney）：Pandas 作者写的，经典入门书籍，深入理解 Pandas 的最佳选择。
其他 Python 数据科学入门书籍。
建议： 可以先尝试免费资源，如果觉得需要更系统的学习，再考虑购买一本二手书或电子版。
2. 开发环境与工具 (预算: $0)
Python (预算: $0)
安装： 从 Python 官网（python.org）下载并安装最新版的 Python。它完全免费。