Python은 간단하고 배우기 쉽고 무료이며 오픈 소스이며 이식성과 확장성이 뛰어나기 때문에 인기가 급상승했습니다. 또한 Python에는 매우 풍부한 라이브러리가 있어 데이터 분석 분야에서 점점 더 널리 사용되고 있습니다. Python 데이터 분석을 배우기로 결정했지만 이전 프로그래밍 경험이 없다면 이 6권의 책이 올바른 선택이 될 것입니다.
"Python Scientific Computing" (추천 학습: Python Video Tutorial)
이 책은 배포판 설치부터 시작하여 numpy, scipy, Sympy, matplotlib, traits, tvtk, mayavi, opencv 등을 모두 자세히 소개합니다. 적용 범위가 너무 넓기 때문에 단일 함수 라이브러리로는 충분하지 않을 수 있지만, 이 책은 사람들이 과학 컴퓨팅에 사용되는 일반적인 함수 라이브러리에 대해 빠르게 시작하고 포괄적인 이해를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 바탕으로 심층 연구에 필요한 함수 라이브러리를 선택하는 것이 상대적으로 쉽습니다.
《NumPy 초보자 가이드 2차》/ 《PPython 데이터 분석 기본 튜토리얼: NumPy 학습 가이드(2차 에디션)》
초보자를 위한 Numpy 입문 가이드입니다. 책 전체는 Numpy의 기본 내용을 명확하고 명확하게 설명하면서 짧고 간결하며 잘 구성되어 있다고 할 수 있습니다. 이 책의 저자는 "NumPyCookbook"/"NumPy Guide: Python Scientific Computing and Data Analysis"라는 책도 집필했습니다. 그러나 전자에 비해 이 책의 구성은 다소 지저분하고 내용도 이에 미치지 못합니다. par. 읽고 싶다면 이 글을 읽기 전에 먼저 읽어보시길 권합니다. 여기서 나는 또한 이 두 책의 중국어 제목 번역에 대해 불평하고 싶습니다. 더 많은 책을 팔기 위해 출판사들은 현재 일부 책에서 항상 클라우드와 빅 데이터를 언급하는 것처럼 이를 데이터 분석과 연결하기 위해 열심히 노력하고 모든 수단을 동원하고 있습니다. 또한 SciPy 입문 튜토리얼로 사용할 수 있는 "LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing"이라는 책도 있습니다(아직 중국어 버전은 없는 것 같습니다).
"데이터 분석을 위한 Python"/"Using Python for Data Analysis"
이 책도 numpy에서 시작하여 데이터 접근, 구성, 시각화 등 데이터 분석의 다양한 프로세스에 중점을 둡니다. 게다가 이 책에는 pandas 라이브러리도 다루고 있으니 관심 있는 분들은 한 번 살펴보시면 좋을 것 같습니다.
"Machine Learning in Action"/"Machine Learning in Action"
Python 기계 학습을 위한 화이트박스 입문 튜토리얼로, 기계 학습에 일반적으로 사용되는 다양한 알고리즘과 이를 Python으로 구현하는 방법을 설명하는 데 중점을 둡니다. 바퀴 만드는 법을 알려주는 책인데, 만드는 바퀴가 그리 사용하기 쉽지는 않은 것 같아요. 하지만 자동차를 만들겠다고 결심한 사람들에게는 여전히 바퀴의 구조와 원리를 이해하는 것이 필요합니다. 또한, 이 책을 읽기 전에 고급 선형대수학의 확률론을 거의 잊어버렸다면 먼저 따라잡는 것이 좋습니다.
《BuildingMachine Learning Systems with Python》/ 《Machine Learning System Design》
Python 기계 학습을 위한 블랙박스 입문 튜토리얼입니다. 이전 책에서 바퀴 조립 방법을 알려줬다면, 이 책에서는 바퀴를 어떻게 돌리는지, 어떻게 더 잘 돌리는지 직접 알려준다. 바퀴가 회전하는 이유에 대해서는 이전 책을 참고하시기 바랍니다. 또한 "Learning scikit-learn: Machine Learning in Python"(아직 중국어 버전은 없음) 책을 통해 읽을 수 있습니다. 이 책은 파이썬의 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 설명하는 책으로 약 100페이지 분량으로 공식 문서의 확장판으로 사용할 수 있습니다.
"금융을 위한 Python"
파이썬을 사용하여 금융 데이터를 처리하는 방법을 알려주는 책입니다. 중국인이 작성하고 Packt에서 출판해야 하지만 아직 중국어 버전이 없는 것 같습니다. 이 책은 이전 책들에 비해 좀 더 전문적이고 금융 데이터 분석에 중점을 두고 있다. 나는 이 책을 많이 읽지 않아서 더 자세한 소개를 쓸 수 없다. 나열한 이유는 정보를 확인해보니 오라일리가 연말에 "Python for Finance"라는 책 출판을 준비하고 있는 것 같기 때문입니다. 파이썬이 점점 인기를 얻고 있는 것 같습니다.
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위 내용은 파이썬 데이터 분석을 위해 어떤 책을 사야 할까요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!