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零基础学习数据分析——进阶书单分享

在学习应用Python进行数据分析的时候，我们应该进行分阶段学习，切忌揠苗助长，否则不仅努力过后，难有效果，而且很容易对学习失去兴趣，失去信心。逐步完成每个阶段学习，将基础知识学会，学透，学习过程会感觉更加轻松一些。 每个人的知识基础，专业领域不同。但我不推荐0基础的同学每个知识重点都从基础学习，比如数学，计算机系统、网络，数据结构，金融体系等等，如果每个知识点都从头学起，那相当于要完成多少专业的本科，研究生课程学习，那需要多长时间，4年、7年、10年？太不现实了。所以我们的学习过程中，要先搭建学习框架，把握重点核心知识。遇到不会的知识，通过搜索，提问等方式，先快速解决，不断在已有的知识框架上积累、填充。以能够完成项目，解决问题为导向。接下来，推荐一些书单，供大家参考。
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初级阶段： 强烈建议第一阶段了解Python基础知识，为将来学习打好根基 。废话少叙，先上干货。
推荐以下书籍：
《Python编程 从入门到实践》
《简明Python教程》
《Python 入门指南》
《与孩子一起学编程》
《笨办法学 Python》
《Python教程 》- 廖雪峰网站
中级阶段：对Python代码掌握一些之后，可以看一些进阶的书籍。将会涉及到大量的使用代码和模型，可以到学习Python中Numpy，Scipy和Matplotlib这3个基础库的最常用内容。还可以在coursera上找一些符合自己学习能力的视频观看。
推荐以下书籍：
《数据挖掘导论》数据挖掘的基础知识，了解一些常用的模型。
《集体智慧编程》使用PYTHON结合数据挖掘知识进行实际案列操作。
《Python科学计算》出版比较久的书籍，但是应用比较基础。
《深入浅出数据分析》可以学习到最基础的统计、概率等理论知识，这些知识是你前进的基石。
《利用PYTHON进行数据分析》 我们进阶阶段的重点书籍，业内权威之作。
高级阶段：我们不就能仅仅依靠自学和看书了。
后续可以安装Anaconda平台进行后续学习。Anaconda默认安装各种主流科学计算、工程和数据分析库去实际工作或生活中，试着搭建模型，将学到的知识运用的实际问题的解决上。
了解一些高阶的项目,参见
“量化分析师的Python日记”
“numpy and scipy 网站”
“pandas 官网 ”
《机器学习实战》

附件中包含《Python科学计算》，《集体智慧编程》，《利用Python进行数据分析》
配合文库之前的资料，您即刻就可以开启数据分析的学习之旅了。由于涉及知识内容太多，资料会慢慢更新，请谅解！
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