這篇文章的書單內(nèi)容是Python技術(shù)的核心內(nèi)容，數(shù)據(jù)處理是Python最重要也最有優(yōu)勢的功能和應(yīng)用場景，其他相關(guān)的用Python的場合和應(yīng)用也是圍繞著數(shù)據(jù)處理來進(jìn)行的。

在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，大數(shù)據(jù)和人工智能是兩大技術(shù)核心方向，而大數(shù)據(jù)處理中，Python有著重要的地位，是必備技能之一。著主要得益于Python語言天然的優(yōu)勢，和在數(shù)據(jù)方面的組件的成熟度，Numpy和Pandas在數(shù)據(jù)方面的強(qiáng)大靈活方便的能力，以及在業(yè)界的廣泛應(yīng)用，使得一提到數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)分析，就會(huì)想到Python。

數(shù)據(jù)處理也分為三個(gè)層次：數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，層層深入，一般的大數(shù)據(jù)處理流程主要按照下面順序進(jìn)行，也是我們逐步學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的前進(jìn)路線和方向：

1. 數(shù)據(jù)獲?。褐饕峭ㄟ^各種方法和渠道實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集抓取，搜集和匯總。
   

2. 數(shù)據(jù)歸集：數(shù)據(jù)歸集就要用到數(shù)據(jù)處理功能，主要目的是將各種來源的格式不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式規(guī)范化，便于后續(xù)存儲(chǔ)和分析。

3. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：由于一般互聯(lián)網(wǎng)場景數(shù)據(jù)量非常大，所以對數(shù)據(jù)的有效存儲(chǔ)成為大數(shù)據(jù)的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，包括分布式存儲(chǔ)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)方案。

4. 數(shù)據(jù)分析：經(jīng)過歸一化處理后的數(shù)據(jù)，可以拿來進(jìn)行各種維度的分析，從而得到我們需要的各種統(tǒng)計(jì)形數(shù)據(jù)，并可視化的展現(xiàn)，指導(dǎo)后續(xù)的運(yùn)營和優(yōu)化。

5. 數(shù)據(jù)挖掘：更深層次的就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，通過AI算法，包括現(xiàn)在主流使用的機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的算法，智能的挖掘出紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的價(jià)值的東西，這是最有意義的，包括用戶行為習(xí)慣，語義理解，視覺理解等，以更加智能化的為用戶提供深層次的體驗(yàn)，也包括商業(yè)智能也就是BI部分，挖掘商業(yè)規(guī)律，形成模型，以指導(dǎo)商業(yè)化運(yùn)作等各個(gè)方面。
   

好了，先說這么多，下面還是先來學(xué)習(xí)步驟：

Python數(shù)據(jù)處理（分析）=》Python可視化=》Python數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)

一、Python數(shù)據(jù)處理

這部分書籍主要包括基本的Python進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容，讓大家掌握數(shù)據(jù)處理的常規(guī)操作，熟練使用Numpy，Pandas等各種組件，并能夠進(jìn)行實(shí)際靈活應(yīng)用。

1. Python數(shù)據(jù)處理

2. Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

3. 用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

這幾本都是O'Reilly的經(jīng)典，可以選擇性必備

4. 圖靈數(shù)據(jù)科學(xué)套裝3冊：數(shù)據(jù)科學(xué)入門 第2版+數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)+Python數(shù)據(jù)科學(xué)手冊

再來個(gè)套裝，從數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)分析，上升到數(shù)據(jù)科學(xué)的進(jìn)階，可以說相對完美了。

二、Python數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)分析，除了處理和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，還有個(gè)方面要能夠呈現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，這樣才能方便的看到統(tǒng)計(jì)的意義和效果。

1. 《Python數(shù)據(jù)可視化編程實(shí)戰(zhàn)》 第2版

2. Python數(shù)據(jù)可視化之美：專業(yè)圖表繪制指南

看兩本基本就夠了。

三、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)

這部分是重頭戲，相對需要的知識更深入，理論知識要求也更高，涉及到人工智能和算法的內(nèi)容，不過這里先注重用Python的現(xiàn)成框架來完成實(shí)踐，讓大家先用起來，后續(xù)再慢慢學(xué)習(xí)理論知識。

1. Python商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘（第6版）

先來個(gè)數(shù)據(jù)挖掘較為全面的知識講解。

2. Python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

開始涉及機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容。

3. Python機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程

現(xiàn)來學(xué)習(xí)下Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)編程的基礎(chǔ)。

4. Python機(jī)器學(xué)習(xí)手冊：從數(shù)據(jù)預(yù)處理到深度學(xué)習(xí)

來個(gè)學(xué)習(xí)手冊，便于隨時(shí)查閱和學(xué)習(xí)，接觸深度學(xué)習(xí)內(nèi)容。

5. Python機(jī)器學(xué)習(xí)（原書第3版）

Python機(jī)器學(xué)習(xí)全面知識的經(jīng)典教材，掌握各種機(jī)器學(xué)習(xí)知識，推薦。

6. Python深度學(xué)習(xí)

這個(gè)系列一直推薦，谷歌大神執(zhí)筆，專注深度學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)理論較為難些，但是現(xiàn)在也開始廣泛的使用幾個(gè)主流框架也都非常的完善和成熟，先拿來用是必須要掌握的，除了著名的TensorFlow，也包括針對Python的scikit-learn，PyTorch框架，分別介紹相關(guān)書籍，大家可以根據(jù)自己想要學(xué)習(xí)和掌握的框架方向來選擇。

7. scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)（第2版）

8. Python機(jī)器學(xué)習(xí)+PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

9. Python+Tensorflow機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

最后來個(gè)綜合的：

10. Python深度學(xué)習(xí)（第2版）

以上就是本次分享的全部內(nèi)容，想學(xué)習(xí)更多Python技巧，歡迎持續(xù)關(guān)注六星源課堂！