谁有《利用Python进行数据分析》电子书百度网盘资源下载

1. 谁有《利用Python进行数据分析》电子书百度网盘资源下载

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《利用Python进行数据分析》是2013年10月机械工业出版社出版的软硬件开发类图书，作者是麦金尼。讲述了从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等处理各种各样的时间序列数据。

2. Python 入门书籍有哪些推荐？

1、Python基础教程：是经典的Python入门教程书籍，本书层次鲜明，结构严谨。这本书既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是Python方面的技术专家，也能从书里找到实用性极强的内容。
2、Python数据分析（Python for data analysis）：该书介绍了ipython 、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等知识点，只要读者掌握了python的基本语法就可以学习，对于提升学习Python十分有效。
3、Python 3程序开发指南：讲述了构成Python语言的8个关键要素，分为不同章节对其进行了详尽的阐述，包括数据类型、控制结构与函数、模块、文件处理、调试、进程与线程、网络、数据库、正则表达式、GUI程序设计等各个方面。适合作为Python语言教科书使用。

4、Python数据分析与挖掘实战：本书的基础部分介绍的详细且全面，是一本Python入门书，在后段中的Demo也很贴近实战，并且介绍了使用Python进行数据挖掘的详细案例，数据和代码都可以下载，有极强的实用性。
5、Python Cookbook：本书介绍了Python在各个领域中的一些技巧和方法，从最基本的字符、文件序列、字典和排序，到进阶的面向对象编程、数据库和数据持久化、 XML处理和Web编程，再到高级和抽象的描述符、装饰器、元类、迭代器和生成器，均有涉及。
参考资料来源：百度百科-Python基础教程
参考资料来源：百度百科-Python数据分析
参考资料来源：百度百科-Python 3程序开发指南
参考资料来源：百度百科-Python数据分析与挖掘实战
参考资料来源：百度百科-Python Cookbook

3. 用Python做数据分析有哪些好的教材或者教程

链接：https://pan.baidu.com/s/1FJZAznKSbwv-X52AM7uSfg
 提取码：7234
炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。
课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。

课程目录：
Python基础
Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符
了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句
常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍
.....

4. python数据分析要学哪些东西

python数据分析要学4点：
1、熟练地使用数据分析主流工具。
2、数据库、数据采集核心技能。

3、数据分析高级框架。
4、实际业务能力与商业分析。
自然智能，指人通过大脑的运算和决策产生有价值的行为。这些行为包括了人的大脑思考及决策、耳朵听力及判断、眼睛视觉及判断、鼻子嗅觉及判断、皮肤触觉及判断等，体现在人行为的方方面面。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的本质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

5. 学数据分析，Python必学吗？

为什么要学习数据分析？是因为数据不会说谎！
随着互联网技术的日臻成熟，获取数据的方式以及数据量越来越可靠。通过大数据技术，每天可以获取到大量的有效数据，如何让这些数据产生价值，就需要通过数据分析将复杂多样的数据制作成为有意义的数据报告。
网上有很多关于数据分析的图书，这是其中一个办法，能学习到很多统计学以及数据分析相关的理论知识，而作为实战应用层面的工作岗位，只掌握理论知识是不够的。建议大家能够系统地学习一下Python相关的数据分析技术。然后就业前完成1-3个真实的数据分析案例。

6. 学python看什么书

Python 从入门到精通推荐看的书籍：
基础篇：
1.《笨方法学Python》。《笨方法学Python》的英文版，最初的几章有点枯燥，但如果把书里面所有代码都敲一遍，确实能够把基础打好。
2.《Python学习手册》。
这种外国人写的书，都有共同的特点，特别详细，每个知识点给你解释透透的，看的时候可以当作一个字典来翻，这本书确实是面向初学者的。
进阶篇：
1.《流畅的python》。
这本书的作者水平有点高，洋洋洒洒写了这么厚一本，关键是读的时候啊，感觉到处都有收获。前面几章是关于数据结构的，用上合适的数据结构，可以让代码更简洁，也可以让代码执行得更有效率。
2.《Python Cookbook》。
又是一本大部头著作，图灵的书真的挺好，缺点就是太厚了。cookbook类的书呢，大体遵循的规律是，面对那一个一个具体的问题，我们该怎么办。有点类似Q&A，实操性拉满。这本书还把不同的问题给你分门别类了，查起来挺方便。看过后对于代码质量的提升，很有帮助。

就业篇：
在就业篇里就需要分方向了。就业通常只学习python语法是不够的，还得掌握具体的学科知识。
1.web方向：
(1)《Flask Web开发》。
公司如果用python做web大多是初创的，大多用了flask，因为flask是一个小而美的框架，积累了大量第三方库，值得一学。
(2)《精通Django 3 Web开发》。
2.人工智能方向：
(1)《深度学习》。
深度学习挺有名的书，理论深度足够。俗称“花书”。
(2)《利用Python进行数据分析》。
用python做数据分析就得读这本。

7. 学习python能否求推荐一波书籍？

这是一本让人读起来非常轻松的书，作者Allen Downey对代码的解释清晰明了，并且该书的设计练习可以启发各种背景的读者。
本人是一名在读研究生，Python对我来说非常熟悉。因为我基本上每天都需要Python用来编程。Python是一种当下比较流行的高级编程语言，具有容易理解，入门快和代码简单等优点。我读过很多与python相关的书籍，我觉得写得最好的一本书是《像计算机科学家一样思考Python》。

该书培养读者以计算机科学家一样的思维来学习Python语言编程，贯穿全文的思想是如何思考、设计和开发的方法。针对每章所专注的语言特性或者相关的开发问题，总结了程序调试的方方面面，内容方面可以说是相当全面了。推荐这本书的理由主要有三个方面，分别是内容充实、简单易懂；练习扎实、便于巩固；层次递进，目标明确。


1.内容充实，简单易懂
这本书从基本的编程概念开始，一步步引导读者了解Python语言，再逐渐掌握函数、递归、数据结构和面向对象设计等高阶概念。此外，本书第2版及其辅助代码均已升级，支持Python3，兼容性好。


2.练习扎实，便于巩固
该书每章之后都有配套练习，便于读者巩固所学知识，加深对刚学编程概念的理解。本书是高中和大学阶段的学生、自学者，以及需要了解编程基础的专业人士的理想读物。初学者可以在浏览器中学习如何开始Python编程。

3.层次递进，目标明确
该书主要内容框架和学习目标如下：
该书的主要知识框架和目标如下：
从基础开始，包括语言的语法和语义。掌握每一个编程概念的清晰定义。
循序渐进地学习值、变量、语句、函数和数据结构。
了解如何操作文件和数据库。
理解对象、方法和面向对象编程。
使用各种调试技巧来修复语法错误、运行时错误和语义错误。
通过一系列案例研究来探索函数、数据结构和算法。
以上就是我推荐《像计算机科学家一样思考Python》这本书的理由。如果有想学习Python的同学有兴趣可以去学一学，肯定会受益匪浅，能够快速掌握Python编程，为自己的专业学习打下夯实的基础。

8. 利用python进行数据分析哪本书好点?

如下：
（一）《深入浅出数据分析》
《深入浅出数据分析》采用活泼直观的语言向小白们拉开了数据分析的大门。产品经理可以通过这本书轻松搭建起数据分析的理论基础，简单地应用在日常工作中。

（二）《深入浅出统计学》
《深入浅出统计学》让统计理论的学习既有趣又自然，不仅能让产品经理充分掌握统计学的要义，更会提供将统计理论应用到日常工作中的思维路径。

（三）《增长黑客》
《增长黑客》是国内第一本引进Growth Hacker概念的书籍。对于产品经理来说，它提供了增长的新视角，更能帮助产品经理科学地理解和把握用户生命周期。

（四）《精益数据分析》
《精益数据分析》是一套反复实践的方法论，清晰且系统地展示了数据如何应用在日常产品设计、迭代和运营中。

（五）《精通Web Analytics 2.0》
《精通Web Analytics 2.0》阐述了如何去衡量、分析目前互联网上出现的新技术和应用，并在此基础上快速行动。这本书可以使产品经理对网站／App和数据的分析能力提升到另一个层次。