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【学习】Python大数据学习路线图

大家好,附图,为python大数据学习的一个提纲,相关的书本,会慢慢补充进来。 碍于版权问题,有些书本,请大家到网上去购买正版。

1、Python学习,语言的学习,真正掌握语言的方式,是交流与实践,所以,这三本书,是由浅入深的步骤。大家在学习过程中,可以到群里面去进行交流沟通。群号:427711751。 《简明Python教程》

  • Python初学教程:《简明Python教程》.pdf

《Dive Into Python》在线课程:http://woodpecker.org.cn/divei ... .html 《Learning Python 5th》

  • Learning_Python_5th_Edition.pdf

另,python在线精品学习博客: http://www.cnblogs.com/vamei/a ... .html http://www.liaoxuefeng.com/wik ... a000/ 2、数据分析课程学习。数据分析,现在已经成为大数据这一趋势中的重点。要想学好,并且能够在实际中灵活运用,那要求同学们有扎实的数据基础(包括高等代数,概率及统计分析),需要有一定的计算机算法基础,并且有极高的对数据分析这些知识的热情。 《高等数学及数据分析基础课程》,请参考大学高等数学系列课本。 《Mastering Basic Algorithms in the Python Language》

  • Python_Algorithms__Mastering_Basic_Algorithms_in_the_Python_Language,_2nd_edition.pdf

《利用Python进行数据分析》

  • Python_For_Data_Analysis.pdf

《NumPy学习指南》 《NumPy攻略:Python科学计算与数据分析》

  • NumPy_Cookbook.pdf

3、NumPy和Scipy,Pandas,这是重要的python数据分析库。除了第2项中提到的课本,需要深入地学习,可以去官方学习相当文档和教程。 网址:http://www.numpy.org/ http://www.scipy.org/ http://pandas.pydata.org/ numpy的处理能力包括: a powerful N-dimensional array object N维数组; advanced array slicing methods (to select array elements);N维数组的分片方法; convenient array reshaping methods;N维数组的变形方法; and it even contains 3 libraries with numerical routines: basic linear algebra functions;基本线性代数函数; basic Fourier transforms;基本傅立叶变换; sophisticated random number capabilities;精巧的随机数生成能力; scipy是科学和工程计算工具。包括处理多维数组,多维数组可以是向量、矩阵、图形(图形图像是像素的二维数组)、表格(一个表格是一个二维数组);目前能处理的对象有: statistics;统计学; numeric integration;数值积分; special functions;特殊函数; integration, ordinary differential equation (ODE) solvers;积分和解常微分方程; gradient optimization;梯度优化; genetic algorithms;遗传算法; parallel programming tools(an expression-to-C++ compiler for fast execution, and others);并行编程工具; 在将来会增加下面的计算处理能力(现在已经部分地具备了这些能力): Circuit Analysis (wrapper around Spice?);电路分析; Micro-Electro Mechanical Systems simulators (MEMs); Medical image processing;医学图像处理; Neural networks;神经网络; 3-D Visualization via VTK;3D可视化; Financial analysis;金融分析; Economic analysis;经济分析; Hidden Markov Models;隐藏马尔科夫模型; 3、hadoop学习及python操作模块。 hadoop资料,网上非常多,也可购买书本。 hadoop的python操作模块较多,可以参考:http://www.oschina.net/transla ... p%3D2 4、数据可视化,是为了能直观地从图示中反应出数据的各项指标,情况;直观地展示对数据分析的研究成果。所以,有必要学习这些知识。 matplotlib: http://liam0205.me/2014/09/11/ ... h-cn/

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原始发表时间:2015-04-27

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