如果有一定的數據分析與機器學習理論與實踐基礎，《Python數據科學手冊》這本書是絕佳選擇。 是對以數據深度需求為中心的科學、研究以及針對計算和統計方法的參考書。很友好實用，結構很清晰。但不適合數據分析的入門的學習人員，尤其matplotlib與機器學習部分，雖點到為止切到要害，但沒有一定的基礎 ...

入門python推薦學習久負盛名的python入門書籍《Python編程從入門到實踐》。 書中涵蓋的內容是比較精簡的，沒有艱深晦澀的概念，最重要的是每個小結都附帶有”動手試一試”環節，學編程最佳的方式就是多動手、多動腦。 很多初學者看完書之后不知道下一步怎么辦，快速提高編程能力的最佳途徑就是做項目 ...

自然語言處理是計算語言學和人工智能之中與人機交互相關的領域之一。 推薦學習自然語言處理的一本綜合學習指南《精通Python自然語言處理》，介紹了如何用Python實現各種NLP任務，以幫助讀者創建基於真實生活應用的項目。全書共10章，分別涉及字符串操作、統計語言建模、形態學、詞性標注、語法解析 ...

學習R有不會的就查工具書《R數據科學》， 工具不是重點，創造價值才是目的。具體到數據科學，表現形式往往是提供解決方案或者做出某種決策。至於使用什么語言，采用什么工具，不本質。用 R 還是 Python 或者是 Julia， 都可以。 工具會影響單位時間內產出的效率。典型的數據分析場景下，生產力 ...

入門使用高性能 Python，建議參考《Python高性能編程》，例子給的很多，講到高性能就會提到性能監控，里面有cpu mem 方法的度量，網絡講了一點異步，net profiler 沒講。筆記集合把可能把工作中遇到的性能問題，記錄了解決方案。 性能分析對於高性能編程的作用，就好比復雜度分析 ...

學習python處理金融數據，建議學習《Python金融實戰》，比較實用，只不過Yahoo財經的API改了，書里的方法不再有效要改一改，還有就是會有一些代碼縮進小問題，總體上對金融分析很實用。 《Python金融實戰》通過12章內容介紹了Python在金融領域的應用，從Python的安裝、基礎語法 ...

python基礎教程ed3: 基礎知識 列表和元組 字符串 字典 流程控制 抽象(參數 作用域 遞歸) 異常 魔術方法/特性/迭代器 模塊/標准庫 文件 GUI DB 網絡編程 測試 擴展python/程序打包/趣味編程 10個項目。 結構安排還是比較明顯的。先是基礎知識和python的基本數據 ...

用數學工具解決實際問題僅有的要求可能就是懂一點概率知識和程序設計。而貝葉斯方法是一種常見的利用概率學知識去解決不確定性問題的數學方法，對於一個計算機專業的人士，應當熟悉其應用在諸如機器翻譯，語音識別，垃圾郵件檢測等常見的計算機問題領域。 在共計15章的篇幅中討論了怎樣解決十幾個現實生活中的實際問題 ...