看来许多初学的同学和我一样，第一个念头就是我对机器学习和Python都不太了解，该读哪些书？今天我们聊书。
这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。
【导读】Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。
前两天有同学私信我，让老梁推荐一下算法工程师入门书单。今天就和大家抛砖引玉聊聊这个话题。
有些标题党了，打我可以但是不可以打我脸，推荐我是认真的，4000 字长文，请慢慢食用
文件的读写包括常见的txt、Excel、xml、二进制文件以及其他格式的数据文本，主要用于本地数据的读写。
推荐语：本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。
最近整理了一个Python新手学Python系列方便新人学习与熟手回顾基础知识.
最近有位微信昵称为Andy的读者在后台留言，问我关于新手学习Python的问题。他的问题是关于以下三点，相信很多读者都有相同的问题。
就会跟上面所说的那样，被迫成为一个全栈，这是比较尴尬的。 若你想比较准确的针对某个方向学习，那就继续往下看吧。
如果你是一个对编程毫无经验的小白，那么首先你应该掌握一定的编程基础（尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们）。对于新手来说，博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言，Python易于理解，上手简单，非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐：简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》，经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过，大家看过之后基本上都很认同，是入门Python最快效果最好的书籍。
本文对知乎上关于Python入门方面的问答、文章、专栏做了一定的收集和整理，希望对各位Python学习者能有帮助，至少可以节省大家一点时间。
数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。 最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题，get到了许多打开数据分析的正确姿势，现在就好好归纳总结一哈。 一：编程能力 是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里，我定位的是高级数据分析师，所以编程能力尤为重要，我把它放在了第一位。 有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用
本次分享第【1】部分：什么是数据科学。 本次分享第【2】部分：如何从小白成长为数据科学家。 分享主题：Data Science学习分享会 分享时间：2016年4月18日晚8：00-10：00 分享地点
学习任何一门语言都是从入门(1年左右)，通过不间断练习达到熟练水准(3到5年)，少数人最终能精通语言，成为执牛耳者，他们是金字塔的最顶层。虽然万事开头难，但好的开始是成功的一半，今天这篇文章就来谈谈如何开始入门 Python。只要方向对了，就不怕路远。
作者：聊聊数据分析和挖掘 https://www.zhuanlan.zhihu.com/p/25575805 Python已经稳坐机器学习的第一语言(机器学习编程语言之争，Python夺魁),尤其是
https://www.zhuanlan.zhihu.com/p/25575805
http://gk.link/a/108GK ，内容挺全面，学了应该对算法有帮助。
研究生三年，作为一名非计算机专业的学生，能够从一名纯小白(Python不会，机器学习没听说过)到最后校招拿到几个不错的offer，个人感觉可以给自己打个及格分吧。写本文的目的，一是对自己研究生阶段所学习的知识做一个总结，二是希望对那些刚接触机器学习，准备往这个方向发展的同学们提供一些可借鉴的经验。
第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；
如果你打开招聘的职位要求，都会要求具有统计学的知识，这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识，是必须要学习的。
周老师这本书用来当教材确实不错，不过自学的话跟李航老师的《统计学习方法》来比，确实不够详细，但周老师的书广度上要更加广泛。
提起对Python的印象，除了全能之外恐怕就是简单易学了。很多人都在推荐新手学Python入门，毕竟语法简单、语句简洁，所谓“人生苦短我用Python”绝不是一句空话。不过也不能忽视一点：Python的语法简单是相对于其他编程语言来说的，对一个没有基础的小白来说，Python也没那么简单，学不好也是非常正常的一件事。
关注我的朋友可能很多都是学习 Python、爬虫、Web、数据分析、机器学习相关的。当然大家可能接触某个方向的时间不一样，可能有的同学已经对某个方向特别精通，有的同学在某个方向还处于入门阶段。
#玩转大数据#新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家
可以说，吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程是很多人、尤其是中国学生进入机器学习世界的引路人，被认为是入门机器学习的最好课程。截至目前，有超过80000人在Coursera上完成了这门课的学习。
Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能，Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性，周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。 那Python 现在到底有多热呢？微软开启了一个针对 Excel 功能的话题，用以收集用户的反馈。随后有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言，不仅可以作为 VBA 的替代品，而且也可以作为字段函数（= SUM（A1：A2））的替代方案。该提议得到了众多用户的支持，得票支持率高于排名第二的提议的
最近一直被追着问，要给推荐一些自动化测试入门的书籍，其实只要把公众号里近200篇文章都翻上那么一遍，大致应该知道了自动化测试需要哪方面的技术了。 同时把所有文章中涉及的实例都调试通了、并理解了，不说深入理解、掌握自动化测试了，至少对自动化测试相关基础技术都应该有所掌握的。 无非就是懒 又或是 无非是坐等别人把什么都梳理好了 这里推荐一些书： 只涉及基础原理和技术的 不推荐市面上已经有的所谓各种xxx自动化测试相关的书 请自己去买或是搜索电子版，我不提供现成pdf等电子版本 首先，你需要一些编程类的学习，对于
写本文的目的，一是对自己研究生阶段所学习的知识做一个总结，二是希望对那些刚接触机器学习，准备往这个方向发展的同学们提供一些可借鉴的经验。
更快的Python（Python Faster Way）使用代码示例来说明如何书写Python代码能带来更高的性能。本文对代码进行了讲解，从性能和可读性等角度来选择出最适合的写法。
书不在多，而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书
今天就结合自己入门时的学习历程和大家来聊一聊如何入门 Python，为了更有说服性一些，这里我把入门时看过的一些大佬推荐的书单进行了汇总，最后给出我觉得不错的书单，帮助你快速找到合适自己的书。
导读：C++、Java大神Bruce Eckel前些天在中国之行中，毫不掩饰对Python的偏爱：“坦白来讲，我最喜欢的语言是Python。每当我有问题需要被解决的时候我发现Python是最快可以给我结果的一个语言，所以我很喜欢，很享受Python。”
随着当今技术的飞速发展，互联网中所积累的数据量也与之倍增，人们在海量数据前越来越觉得束手无策，这时候我们需要一些技术从海量的内容中找出用户所关心的展示给用户，从而减少建立用户与事物之间联系的时间。
本公众号所有内容，均属微信公众号: 开源优测 所有，任何媒体、网站或个人未经授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本公众号协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"稿件来源微信公众号：开源优测"，违者本公众号将依法追究责任。
第三次给大家推荐Github项目了，昨天进入了学习的疲惫期，学习效率很低，今天出去散散心，放空自己，然后顺便就给大家推荐两个自己正在学习的项目，只要好好将这个两个项目完整的学习一遍，我相信你的Python水平可以得到很大的提升。
最近读者数量增长了不少。有许多新读者留言，说自己想入门 Python 与数据科学，希望我能够推荐一些教材书籍。
#玩转大数据#12点的钟声敲响后，意味着已经跨过2015，进入2016了。新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。可能这个计划会相对宽泛，大家可以根据自己的需求去调整和补充。 一名数据科学家的新年计划 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的
由于 Python 有 2 和 3 两个版本，因此 Anaconda 也在 Python2 和 Python3 的基础上推出了两个发行版，即Anaconda2 和 Anaconda3。Python3 被越来越多的开发者所接受，同时让人尴尬的是很多遗留的老系统依旧运行在 Python2 的环境中，因此有时你不得不同时在两个版本中进行开发，调试。
推荐理由：本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法，非常适合非计算机专业的初学者作为入门书来看。在这个过程中，该书会让你完成一系列习题，而你则可以通过反复练习来学到技能，这些习题也是专为反复练习而设计的。对于一无所知的初学者来说，在能理解更复杂的话题之前，这可以说是最有效的学习方式。
通过Google用户搜索频率来统计排名的PYPL排行榜显示，Python份额高达29.88％，稳居第一，并且猛增4.1%，同时成为增长势头最好的语言。
深度学习是机器学习领域中的一个分支，主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用，也成为了人工智能研究的重要方向之一。
编程的学习从来不是一件简单的事，但是再难的事也怕有心人，所以Python编程的学习，只要能用心坚持，找对方法，那么学好Python编程，拿到期望中的高薪也就不是什么很困难的事。
导读：如何通过免费方式学习数据科学？数据科学家 Rebecca Vickery 从技术能力、理论和实践经验三个方面入手介绍了自己的经验。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
