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Quels livres acheter pour l'analyse des données Python ?

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2019-06-24 14:27:522968parcourir

Parce que Python est simple, facile à apprendre, gratuit et open source, portable et évolutif, sa popularité est montée en flèche. De plus, Python dispose d’une bibliothèque très riche, ce qui le rend également de plus en plus utilisé dans le domaine de l’analyse de données. Si vous avez décidé d'apprendre l'analyse de données Python mais que vous n'avez aucune expérience en programmation, alors ces 6 livres seront le bon choix pour vous.

Quels livres acheter pour l'analyse des données Python ?

"Python Scientific Computing" (apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

De En commençant par l'installation de la version distribuée, ce livre présente plus en détail les bibliothèques de fonctions courantes pour le calcul scientifique et la visualisation, telles que numpy, scipy, sympy, matplotlib, traits, tvtk, mayavi, opencv, etc. La couverture étant trop large, elle n'est peut-être pas assez approfondie pour une seule bibliothèque de fonctions, mais ce livre peut aider les utilisateurs à démarrer rapidement et à acquérir une compréhension complète des bibliothèques de fonctions courantes utilisées en calcul scientifique. Sur cette base, il est relativement plus facile de choisir la bibliothèque de fonctions dont vous avez besoin pour une étude approfondie.

《NumPyBeginner's Guide 2nd》/PTutoriel de base sur l'analyse des données Python : Guide d'étude NumPy (2e édition)》

Un guide d'introduction à Numpy pour les débutants. L'ensemble du livre peut être considéré comme court, concis et bien organisé, expliquant clairement et clairement le contenu de base de Numpy. L'auteur de ce livre a également écrit un livre intitulé "NumPyCookbook"/"NumPy Guide: Python Scientific Computing and Data Analysis". Cependant, par rapport au premier, la structure de ce livre est un peu compliquée et le contenu n'est pas à la hauteur. par. Si vous voulez Si vous voulez le lire, je vous recommande de lire le premier avant de lire celui-ci. Ici, je voudrais également me plaindre de la traduction des titres chinois de ces deux livres. Afin de vendre davantage d’exemplaires, les éditeurs travaillent dur et tentent par tous les moyens de les relier à l’analyse des données, tout comme certains livres mentionnent désormais toujours le cloud et le big data. De plus, il existe également un livre "LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing", qui peut être utilisé comme tutoriel d'introduction à SciPy (il semble qu'il n'y ait pas encore de version chinoise).

"Python pour l'analyse des données"/"Utiliser Python pour l'analyse des données"

Ce livre part également de numpy et se concentre sur l'analyse des données. Divers processus, notamment l'accès aux données, l'organisation, la visualisation, etc. De plus, ce livre couvre également la bibliothèque des pandas, afin que ceux qui sont intéressés puissent y jeter un œil.

《Machine Learning in Action》/《Machine Learning in Action》

Un didacticiel d'introduction en boîte blanche pour l'apprentissage automatique Python, axé sur expliquant les bases de l'apprentissage automatique Divers algorithmes couramment utilisés et comment les implémenter en Python. C’est un livre qui vous apprend à fabriquer des roues, mais les roues que vous fabriquez ne semblent pas très faciles à utiliser. Cependant, pour les personnes déterminées à construire des voitures, il est encore nécessaire de comprendre la structure et les principes des roues. De plus, avant d'envisager de lire ce livre, si vous avez presque oublié la théorie des probabilités de l'algèbre linéaire avancée, il vaut mieux la rattraper d'abord.

《Création de systèmes d'apprentissage automatique avec Python》/《Conception de systèmes d'apprentissage automatique》

Tutoriel d'introduction à la boîte noire pour l'apprentissage automatique Python. Si le livre précédent vous a appris à assembler une roue, ce livre vous explique directement comment faire tourner la roue et comment mieux la faire tourner. Quant à savoir pourquoi la roue peut tourner, veuillez vous référer au livre précédent. De plus, vous pouvez le lire avec le livre « Learning scikit-learn : Machine Learning in Python » (pas encore de version chinoise). Ce livre est un livre dédié à l'explication de la bibliothèque d'apprentissage automatique de Python scikit-learn. Il fait environ 100 pages et peut être utilisé comme une extension de la documentation officielle.

"Python for Finance"

Un livre qui vous apprend à utiliser Python pour traiter des données financières. Il devrait être écrit par un Chinois et publié par Packt, mais. il semble qu'il ne soit pas encore disponible en version chinoise. Par rapport aux livres précédents, ce livre est plus professionnel et se concentre sur l'analyse des données financières. Je n'ai pas beaucoup lu ce livre et je ne peux pas écrire une introduction plus détaillée. La raison pour laquelle je l'énumère est que lorsque j'ai vérifié les informations, j'ai découvert qu'O'Reilly semblait se préparer à publier un livre "Python for Finance" à la fin de l'année. Il semble que Python soit de plus en plus populaire.

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