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python书籍_我的Python数据分析书籍

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1 我的数据分析学习顺序

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我的数据分析学习顺序

2 书籍介绍

2.1 基础

《Python编程：从入门到实践》易读，最常用的入门语法，有其他编程基础的，比看《Python编程快速上手》更能快速上手，后者更适合没编程经验的入门。

《流畅的Python》想深入了解Python语法的必备书籍。

2.2 算法

《算法图解》、《Python程序员面试算法宝典》大部分算法数据是用C++或Java，喜欢用Python写数据结构与算法的可以阅读。

2.3 数据分析

主要学习Numpy、Pandas、Matplotlib。

《利用Python进行数据分析》大部分人使用老鼠书入门，但版本是Python2的。

《Python数据科学手册》前半部分是数据分析，虽然比较厚，但可以系统学习Numpy、Pandas。

《Python数据可视化编程实战(第2版)》Python可视化一直比较难轻易实现，书籍较少，需要多结合网络代码才能熟练。

2.4 机器学习

机器学习有监督学习如决策树、线性回归等，无监督学习聚类、主成分分析，主要是用Scikit-Learn实现。

《Python机器学习基础教程》Scikit-Learn轻松入门。

《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》前半部分是Scikit-Learn，讲解深入，适合进阶，后半部分TensorFlow过于粗浅。

《集体智慧编程》学完Scikit-Learn，可以尝试从零开始写机器学习，适合想钻研算法的使用，比《机器学习实战》版本较新。

2.5 深度学习

主要学习各种神经网络算法，熟练使用Keras、TensorFlow。

《深度学习入门》从零开始写神经网络，代码比《Python神经网络编程》更详细。

《Python深度学习》Keras入门书籍，Keras比TensorFlow框架更人性化，代码规范，使用简单。

《深度学习之TensorFlow》TensorFlow入门书籍，想研究最新的神经网络优化算法细节还得看TensorFlow。

《Python和NLTK自然语言处理》自然语言一直没有针对汉语的版本，只能尽量挑新版书籍。

2.6 网络爬虫

《Python 3网络爬虫开发实战》网络爬虫由于更新快，很少有深入学习的书籍，国内就属崔庆才版本比较全面，其他书籍都是强调某个功能，其他功能略过。

3 建议学习流程

3.1 第1年按顺序看这6本基础书籍，每本约2-3个月：

《Python编程：从入门到实践》

《Python数据科学手册》数据分析部分

《Python机器学习基础教程》

《深度学习入门》神经网络入门

《Python深度学习》Keras入门

《Python 3网络爬虫开发实战》

3.2 第2年看5本进阶书籍，顺序不限，每本2-3个月

《流畅的Python》

《Python数据可视化编程实战(第2版)》或其他可视化书籍

《集体智慧编程》从零开始写机器学习代码

《深度学习之TensorFlow》TensorFlow

《Python和NLTK自然语言处理》

4 后续补充一些看过但觉得没必要的书籍

PS：如果有其他好的数据分析书籍，大家也可以推荐

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