建议收藏!最有效率的python数据分析入门书单
又到了周末,是时候跟新一波了!常有人问起来,我是怎么转行到数据分析行业的,又是怎么从零编程入坑python的,面对市面上那么多《xx天入门》的书籍,该如何挑选?今天小文将捋一捋我的学(ru)习(keng)路径以及方法。
书中自有黄金屋,书中自有颜如玉,此话不假,但前提是你要找到有黄金屋的书,加上独立思考,并且努力实践。总结了多位大佬的学习方法后,小文找到了最有效率地入门路径那就是选好方向,看有用的书,多码几次代码!重要的事情还是需要说三遍的,选好方向,看有用的书,多码几次代码!选好方向,看有用的书,多码几次代码!选好方向,看有用的书,多码几次代码!而我的方向是数据分析,所以本文将从数据分析启蒙—基础—进阶的路线进行叙述。
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入坑的第一本书,数据分析启蒙书---《深入浅出数据分析》
《深入浅出数据分析》是深入浅出系列之一,以生动的语言,从各个场景介绍了数据分析的方法以及应用,是一本引人入胜的数据分析启蒙书。给我印象最深刻的莫过于贝叶斯统计与主观概率这两章了,尤其是主观概率,让专家们对某一事件进行评分,预测某一事件发生的概率,然后根据最新的消息,通过贝叶斯规则调整概率值,重新预测。
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有了兴趣之后就开始打基础了,因为看了深入浅出系列觉得不错,于是把《深入浅出统计学》,《深入浅出mysql》,《深入浅出python》看了个遍,对统计学、mysql、python都有了一定的了解。
统计学除了《深入浅出统计学》之外,还有一些比较有趣的书籍,有助于轻松过关统计学,那就是漫画学系列《漫画统计学》、《漫画统计学之回归分析》、《漫画统计学之因子分析》、《漫画线性代数》、《漫画微积分》和《漫画微分方程》。这些书都较为简单易懂,所以花的时间也不多。
Mysql主要看了《深入浅出mysql》和《mysql必知必会》,基本上应用层面的操作就过关了。
关于python的话,经典之作《利用python进行数据分析》是公认的必看教材,我也看了,但是个人觉得并不是我的首推,我的首推是《笨方法学python3》,这本书怎么定义呢?就是可以不知道它在说什么,但是却要跟着它码下去的书籍,从头到尾码几次,基本python的基础语法就算过关了,就是这么神奇,当然还是得带着学习的态度,而不是无脑的码代码。
然后是《对比excel,轻松学习python数据分析》,人称小黄书,推荐小黄书是因为它从我们熟悉的excel入手,对比excel常用操作来学习python能够带你快速掌握python数据分析常用操作,也是一本简单易读却很好用的书籍,跟着码几次,基本pandas,numpy,matplotlib的用法都了如指掌。
接着才是《利用python进行数据分析》,对比小黄书,这本经典之作更为深入详细的叙述了python常用包的使用方法,还是很有可读性的。
最后,也是最为重要的一点,就是看官方文档!重要的事情说n多遍,看官方文档!看官方文档!看官方文档!…官方文档!…方文档!…文档!…档!
无论是新手还是老手,都需经常看一看官方文档,毕竟一个包的方法有很多,各个方法参数也有很多,想要一一记住可能性不大,但是常用的还是的记住!
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基础打好了之后,已经可以胜任简单的数据分析工作了,接下来需要拓展我们的数据分析思维,这里我推荐《活用数据—驱动业务的数据分析实战》,这是一本从业务出发,利用常用的数据分析方法,通过案例帮助新手破局的书。书中包含大量的分析方法,如pest,swot,波士顿五力,假设验证,矩阵分析,对应分析等等,当然里面的案例是用spss操作的,我们学过python的人当然要用python实现一遍啦!!!
接着是《python数据分析与数据化运营》,这也是一本从实战出发,叙述如何用python进行数据分析、数据化运营的书籍,其中包含了大量使用技巧,可读性很高。当然里面涉及到很多机器学习的内容,因此也可以把它当作是机器学习入门之书。因为小文就是这样看了这本书之后,开始机器学习之旅的。
机器学习的入门首推Andrew Ng的《斯坦福大学公开课:机器学习课程》,当时我是在网易云课堂浏览的,可以配合黄博士整理的中文笔记一起学习。
接着是经典之作《统计学习方法》,目前出了第二版,在第一版的基础上添加了非监督学习等内容。经常会听到这样的对话:
A:《统计学习方法》有什么好的? 为什么那么多人推荐?
B:那你说说这本书有什么不好的?觉得不好的话多看几次就会觉得好的了。
最后还是那句话,scikit-learn的官方文档,既有理论阐述,也有使用方法的介绍,还有具体例子,助你快速入门机器学习。
以上就是本期的推荐,如果对以上的书感兴趣的话可以去找来看看,看看是否也能快速地助你入门数据分析!小文整理了部分电子书,关注下方小文的数据之旅,后台回复学习书籍,就可获得!
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