用python进行数据分析,不懂python,求合适的python书籍

Question

如题所述

Answer 1

对于初学者来说，推荐从实际数据分析案例入手学习 Python 数据分析。这种学习方式让学习者能从数据读取、数据可视化到数据分析全过程，从而对 Python 数据分析有更直观的理解。同时，视频教程对于零基础学习者尤为重要，能帮助解决安装 Python 和相关库、使用 Git 和 IDE 编写代码等实际操作问题。

理想的教程应具备以下特点：

1. 以实际案例为起点，而非从基础编程语言特性或库文档开始。

2. 包含视频教程，便于理解安装、使用 Python 和库、Git 及 IDE 的操作。

3. 提供案例作业，能以实际数据进行分析，并参考代码学习。

满足这些标准的中文教程目前不明确，但英文教程推荐 Harvard CS109 Data Science 和 Udemy 的 Learning Python for Data Analysis and Visualization。Harvard CS109 Data Science 课程内容包括概率、统计分析和机器学习，同时包含理论讲解和实际编程（使用 Python），课堂讲解及程序均有视频，有英文字幕，还有案例作业供学习者参考代码。Udemy 的课程虽然评价较好，但未能完全符合上述要求，推荐用于了解 Kaggle 平台。

对于不从零开始学习 Python 语言的建议是，无需从基础语法特性开始系统学习 Python。Python 的基本语言用法易于理解，且初学者往往对实际应用案例有更浓厚的兴趣。在遇到实际问题时，再深入学习 Python 语言更为合适。推荐阅读《Data Science from Scratch: First Principles with Python》中的 Python Crash Course 部分，快速了解 Python 的基本语法和一些特性。此外，对于初学者来说，了解 Python、R、Matlab 或 Excel 等工具的差异，根据需求选择合适的工具更为重要。

最后，推荐的书籍包括 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow，作为机器学习和人工智能学习的入门方式。不过，对于初学者来说，关于 pandas 操作的书籍可能更简单实用。