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。
大家好，在之前的文章中我们已经解决了新手朋友们在初学Python的路上的两个常见问题:IDE怎么选、报错怎么办，今天本文再聊一下另一个常见话题：要不要买课、听什么课、看什么书。
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
原作者 Radhouane Aniba 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 如何选书 选择一本合适的数据科学书至关重要，一本不适合的书会浪费你的时间以及精力。 有时候，书的大纲可能正合你意。但是随着你深入阅读时，可能会发现作者只触及了表面，并不够深入。这种情况之前也发在我的身上，我写这篇文章就是为了让你避免这种情况。 当我们选择数据科学相关书籍时，可以考录一下几点： · 看作者的个人简介：能够帮助了解作者的背景，他的研究和主要兴趣，同时也展现了本书的一些细节。但也要给新
《计算机程序的结构和解释》（在业界也称为SICP）是一本经典的书，它教编程的基础知识。
Python相对于其他的编程语言来说，更加的经典，简单，实用。但是再简单的编程语言，不懂得如何学习，也会事倍功半。
如何启动Python语言？我记得几年前遇到过这个问题。后来，我才注意到网络有点饿了，开始找一些书来咀嚼它。它觉得很困惑，觉得很辛苦，有许多波折。如果它们能降低初学者的兴趣，我现在就谈谈我对Python的理解。
前面的文章我们更多的是关注于函数，现在开始进入面向对象的世界了。函数是一种对过程的抽象，它提供了单一的入口和出口，封装了一系列的逻辑处理，而类和对象更像是对物体的抽象，它可以继承和组合。编程语言通过定义类，把某一种类型的物体抽象出来了，对象则是对每一个具体的物体的抽象。对象拥有着自己独特的操作方法和数据。这一篇文章先讨论抽象基类和属性化方法。
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。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
前言 又到一年一度的读书日了，其他节日我们都会过一过，作为一名作者，在这个特殊的时候理应也有点仪式感。所以决定送大家几本签名书(文末有赠书方式)。 最近很多地方受疫情的影响，都在居家办公，居家办公最好的一点就是省去了通勤时间，在北上广这样的城市，一天的通勤时间大概得2个小时，而2个小时其实可以阅读不少书的，所以我们应该利用好这段特殊的时间，多读两本书。 刚好最近京东和当当都在搞活动，要比平常便宜不少，可以趁机囤一波书，不知道买什么书的可以看看我之前列的《一份数据分析师专属的书单》。 如果想要学数据分析工具，
小红书是一个热门的社交分享平台，汇聚了大量精美的图片。如果您希望保存或使用这些图片，本文将为您详细介绍如何使用Python爬虫轻松爬取小红书图片。
全民学python的热潮已经开启，然而，对于这种情况，还是有很多小伙伴私信我python到底该怎么入门？没接触过编程能学会吗？
我是一个web前端开发者和rails程序员，计算机专业出身，掌握Python、Ruby、C、Java编程语言，具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的，不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下，数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人，还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错，我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话，我可以从
我是一个web前端开发者和rails程序员，计算机专业出身，掌握Python、Ruby、C、Java编程语言，具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的，不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下，数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人，还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错，我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话
2017年11月29日，自己曾在公众号内写过一篇《聊聊我的R语言学习路径和感受》的文章，受到了很多朋友的关注和赞扬，同时，也有其他公众号在帮忙转载。当然，也有很多朋友也给我留言，能不能聊聊关于Python的学习建议，时隔一个多月，今天抽空再来谈谈自己学习Python的路程吧。
先来看看今天的主角是谁：《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》，2008年出版，作者 @陈儒 ，评分8.7分。
昨天推送了一篇《来自Kenneth Reitz大神的建议：避免不必要的面向对象编程》，文中K神的建议出自他发起和维护的开源项目，这也就是我们今天荐书的主角了。
我是在半年前接触到Python的，我之前没有一点编程基础，但在我自学的这半年里，我发现自己越来越喜欢他，迄今为止，Python都非常友好并且易于学习！
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
话说有位日本网友，买了40多本数学和机器学习相关的书，愣是没有学会，直到遇到了这本，那叫一个相见恨晚呐！
对学习程序的同学而言，有一本好的学习python的课本，就如同有一个好的老师一样，所以本文为大家介绍书几本Python程序员必备的工具书!让学习python的同学赢在起跑线上。为Python程序员熟练掌握和使用做一些指导。
入门读物： 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。 数学之美 (豆瓣) 这本书非常棒啦，入门读起来很不错！ 数据分析： SciPy and NumPy (豆瓣) 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和
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；
我不知道大家要花多长时间学习机器学习？前文我们已经介绍的Python爬虫和数据分析的知识，如果只是做入门，平均每门一个月，问题也是不大的；但大部分觉得机器学习很难学，需要很好的数学基础，现在毕业那么久，看到数学公式就晕，机器学习可能从入门直接到放弃，花很长时间都学不会。
最近想从图书馆里借一本书，可是图书馆里那两本书都借走了，其中有一本书在3月3号到期应还，所以我想着这几天那个人应该会来图书馆还书，所以我写了个python脚本，放在服务器上，每隔一段时间查询，如果那人还书了，邮件通知我。这样我就可以及时借书了，哈哈。
在 上次的送书活动 中，营长做了个调查问卷，结果显示大家更喜欢深度学习、Python以及TensorFlow方面的书，所以这期送书活动一并满足大家。本期图书选自人民邮电出版社图书，包括：近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》，《TensorFlow机器学习项目实战》，高实战性的《Python机器学习经典实例》，深度学习领域的圣经“花书”，经典的《机器学习实战》，广受欢迎的《流畅的Python》，东京大学教授、机器学习专业专家杉山将执笔《图解机器学习》。另外，可在文末投票，选出下期你希望营长能够送的
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最近在知乎上发现一个热门话题——有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？3万多人关注了该问题，被浏览251W+次。
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。
这几天陆续收到很多读者、球友的留言、私信，说要怎么学Python？有没有基础的，偏小白的学习方法？我的回答是：等我统一答复。
我是自学的Python。从对Python一无所知，到在博客上写Python相关的系列文章（Python快速教程），前后有将近三年的时间。期间有不少门槛，但也充满乐趣。乐趣是自学的最大动力。Python是一个容易编写，又功能强大的动态语言。使用Python，可以在短短几行内实现相当强大的功能。通过自己写一些小程序，迅速的看到效果，发现问题，这是学习Python最便利的地方。
本文与大家分享一些Python编程语言的入门书籍，其中不乏经典。我在这里分享的，大部分是这些书的英文版，如果有中文版的我也加上了。有关书籍的介绍，大部分截取自是官方介绍。 Python基础教程（Beg
1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录，当然，也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容，此外还有不少wikipedia上的内容，所以内容比较多，可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用P
机器学习是个跨领域的学科，而且在实际应用中有巨大作用，但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。
导读：马云说996是“修来的福报”；刘强东给你讲了“地板闹钟的故事”；李国庆认为“管理者提高决策科学性比员工加班更有价值”；经济学家林采宜直接怼马云，说“996是一种洗脑文化”。
原标题： The 7 best deep learning books you should be reading right now 原作者： Adrian Rosebrock 翻译者： Amusi
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟 = =，持续更新ing~ 数据分析 实习的时候只会Matlab，公司小，没钱买正版，所以领导要我两星期把R学会，当时看的有这些书 1.R语言实战 评价：很好的入门书，从安装、入门、基本的统计分析，作图命令，以及常见的分类、回归、降维等方法都有写 推荐指数：五颗星 2.数据分析-R语言实战 评
python和R是数据科学家手中两种最常用的工具，R已经介绍的太多了，后续我们来玩玩python吧。从出身来看，R是统计学家写的，python是计算机科学家写的，两者的出生背景不一样，随着数据爆发，python也慢慢发展，逐渐在数据科学中找到了一席之地。 包： python也有非常多的扩展包，不过用于数据分析的并不象R那么品种繁多。常用的： numpy：提供最基本的数值计算，使向量化计算成为可能。 scipy：提供了包括最优化在内的科学计算函数，不用自己写啦。 pandas：提供了类似dataframe的
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。
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟 = = 数据分析篇 实习的时候只会Matlab，公司小，没钱买正版，所以领导要我两星期把R学会，当时看的有这些书 1.R语言实战 https://book.douban.com/subject/20382244/ 评价：很好的入门书，从安装、入门、基本的统计分析，作图命令，以及常见的分类、回
1024 · 程序员节临近 一向花式宠粉的博文菌 怎会放过这个特别的节日呢！ 趁这日子口儿 博文菌带来了一系列精彩活动 行业大咖私房书单 领域专家精彩联播 十日荐书计划 百份大厂联名福袋 学院课程全场超值秒杀 学院超级会员1元抢 …… 限定活动不间断进行 整整十天高密度福利轰炸 给你安排上了！ ▼ 博文视点程序员读书节 10月15日-10月24日 十日好书&惊喜不间断 一波带走十重满足！我可以！ 第 一 弹 十日荐书计划 第一日 荐书官：蒋金楠（Artech） 国内.NET领军人物、知名博
谈到人工智能（AI）算法，常见不外乎有两方面信息：铺天盖地各种媒体提到的高薪就业【贩卖课程】、知乎上热门的算法岗“水深火热 灰飞烟灭”的梗【贩卖焦虑】。
这是为朋友社群准备的一篇机器学习入门指南，分享了我机器学习之路看过的一些书、教程、视频，还有学习经验和建议，希望能对大家的学习有所帮助。
这可能是有史以来最令人兴奋的计算机书!我开始编程的时候还是个孩子，那是在80年代。据我所知，这是一本使用BBC B型微机的手册。“BBC用户指南”真的为我打开了一个全新的世界，并为我的余生设置了潜在的计算参数。
在现代编程语言里，类和对象都是绕不过的话题。对象这个概念可以是生活的抽象，为了更好的理解使用书来做比喻，每一本书都是一个对象，也就是一个实例，书本身具有的页码等等固定不变的东西，就是属于书的性质(属性)，而我们对书有着一系列的操作，比如打开书，合上书，在编程语言里称为方法。我们把各种各样的书都可以抽象为一种类型，也就是类。先有类，再有实例，类是对象的蓝本。
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