展开全部

第1本《谁说菜2113鸟不会数据5261分析入门篇》

很有趣的数据分析书!基本看过就能明白4102,以小说的1653形式讲解,很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术,很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的,学好了它,自然没问题。

第2本《拯救你的Excel数据的分析、处理、展示(动画版)》

一本用手机看的Excel操作书,大部分例子都配置了二维码,手机扫扫就能看,基本上可以躺着把书学了。所有数据的分析、处理也都带了职场范例(有会计、HR、销售场景),很贴合实际。拯救我们小白的Excel,职场加薪不是梦想!

第3本《Excel图表之道:如何制作专业有效的商务图表》

职场大牛的书,教我们做图表的,好看到不能再好看。可以设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表。相信平时我们很难做到吧,看了你就知道,也许一切没那么难。

第4本《绝了!Excel可以这样用:数据分析经典案例实战图表书》

挺好的一个系列,都是Excle常用的技巧,适合销售和HR。也是职场故事,很接地气,带视频的,全都是Excel数据分析的常用理念和方法。

第5本《深入浅出数据分析》

深入浅出系列是对新手非常友好的丛书,用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广,包含一点统计学知识,学下来对数据分析思维会有一个大概了解。

第6本《MySQL必知必会》

如果真想买书看,可以看这本,适合新手向的学习,看基础概念和查询相关的章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的。

第7本《深入浅出统计学》

大概是最啰嗦的深入浅出系列,从卖橡皮鸭到赌博机的案例,囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。

第8本《网站分析实战》

互联网不再是网站的天下,但是移动端依旧有Web,我们在朋友圈看到的所有H5活动、第三方内容等,都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间,网站的数据指标还是能够指导我们运营!

第9本《深入浅出Python》

还是深入浅出系列,完全适合零基础的新人。需要注意的是,编程学习不同于其他知识,如果计算机基础不稳固,在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然!

第10本《Python学习手册》

对于拥有编程基础的人,这本书系无巨细的有些啰嗦,不过对新人,可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧,当遇到不理解的内容随时翻阅。

第11本《利用Python进行数据分析》

这本书是你学习python不二之选,对着书,着重学习numpy,pandas两个包!每段代码都敲打一遍,千万行的数据清洗基本不会有大问题了。

第12本《R语言实战》

R语言的入门书籍,从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习,依靠这本书入门R是绰绰有余了。

第13本《统计学:从数据到结论》

这本书是将R语言和统计学结合的教材,可以利用这本书再复习一遍统计知识。

第14本《深入浅出SQL》

带你进入SQL语言的心脏地带,从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询(subquery)、连接(join)和事务(transaction)这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL》之时,你将不仅能够理解高效数据库设计和创建,还能像一个专家那样查询、归一(normalizing)和联接数据。你将成为数据的真正主人。

第15本《数据挖掘导论》

这本书绝对是一本良心教材,拿到手从第一章开始阅读,能看多少就看多少。但是要尽量多看点,因为此书你可能要看一辈子的~~

第16本《算法导论中文版》

本书将严谨性和全面性融为一体,深入讨论各类算法,并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。算法以英语和伪代码的形式描述,具备初步程序设计经验的人就能看懂;说明和解释力求浅显易懂,不失深度和数学严谨性。

上面的书籍都是PDF版

视频教材的有:

Python入门教程完整版(懂中文就能学会)资料

Python入门教程完整版(懂中文就能学会)视频

Mysql从入门到精通全套视频教程

8天深入理解python教程

大数据Hadoop视频教程,从入门到精通

Python就业班

Python标准库(中文版)

数学建模0基础从入门到精通,全套资源

0基础Python实战-四周实现爬虫系统

麦子学院招牌课程[明星python编程视频VIP教程][200G](价值9000元)

从零基础到数据分析师,帮你拿到年薪50万!

维心:xccx158

python数据分析师书籍_如何自学成为数据分析师相关推荐

  1. python算法工程师书籍_在自学的情况下如何成为一名算法工程师?

    先尝试回答题主的问题:1.在两年的时间里是否能够通过自学达到算法工程师的要求? 答案:两年时间应该是比较充足的,足以在学校里面看完周志华的<机器学习>和深度学习的花书或者其他的机器学习类书 ...

  2. python 数据科学书籍_您必须在2020年阅读的数据科学书籍

    python 数据科学书籍 "We're entering a new world in which data may be more important than software.&qu ...

  3. 自学python的经典书籍_有哪些 Python 经典书籍?

    内容太长,完整内容请访问原文: python 3.7极速入门教程9最佳python中文工具书籍下载 筛选了2年内优秀的python书籍,个别经典的书籍扩展到5年内. python现在的主流版本是3.7 ...

  4. 学习python最好的书籍_最好的Python书籍

    学习python最好的书籍 Python is an amazing programming language. It can be applied to almost any programming ...

  5. python面板数据分析代码_对于大面板数据,回归就绪格式的Excel到Python?

    试图从Excel中获取一些大面板数据到python中,所以我可以做一些GMM /横截面面板数据回归分析(想想sci-kit软件包).我把我的数据从excel移到了Python,但是回归分析的格式不正确 ...

  6. 数据库和python有关系吗_想问一下,数据跟代码种类有关系么? 比如我用MySQL数据库,必须要用python或者JAVA之类的要求...

    你可以访问python数据库接口及api查看详细的支持数据库列表.不同的数据库你需要下载不同的db api模块,例如你需要访问oracle数据库和mysql数据,你需要下载oracle和mysql数据 ...

  7. python数据预处理案例_对pandas进行数据预处理的实例讲解

    参加kaggle数据挖掘比赛,就第一个赛题Titanic的数据,学习相关数据预处理以及模型建立,本博客关注基于pandas进行数据预处理过程.包括数据统计.数据离散化.数据关联性分析 引入包和加载数据 ...

  8. python样本不均衡_三招提拔数据不均衡模子的机能(附python代码)

    对付深度进修而言,数据集异常主要,但在实践名目中,或多或少会遇见数据不均衡题目.甚么是数据不均衡呢?举例来说,目前有一个义务是判定西瓜是不是成熟,这是一个二分类题目--西瓜是生的照旧熟的,该义务的数据 ...

  9. python repair修复功能_通用高效的数据修复方法:Row level repair

    导读:随着大数据的进一步发展,NoSQL 数据库系统迅速发展并得到了广泛的应用.其中,Apache Cassandra 是最广泛使用的数据库之一.对于 Cassandra 的优化是大家研究的热点,而 ...

最新文章

  1. 深度解析MegEngine亚线性显存优化技术
  2. spark 1.5.2配置记录
  3. 跨界创立PayPal、特斯拉、SpaceX……,埃隆·马斯克是这样“掌控”知识的
  4. Xcode环境变量,Build Settings参数
  5. java 中的 Scanner
  6. 蓝桥杯第七届国赛JAVA真题----七星填数
  7. 如何控制Nginx并发连接数,Linux 内核优化
  8. JAVA学习之网络编程UDP篇
  9. 【读书笔记】浪潮之巅——公司史篇
  10. javaweb项目的文件结构
  11. PB:玉米气生根分泌物支持的高效生物固氮
  12. 0到100之间的阶乘linux算法,零基础学算法-阶乘
  13. xThunder —— 完美支持Firefox的迅雷,旋风调用扩展
  14. 跑马灯广告语的实现过程,并且自定义marquee,解决焦点抢占问题.
  15. 自动驾驶货运编队行驶介绍
  16. python简易电话簿系统_Python实现电话簿工具(代码分享)
  17. 《代号:魂之刃2》- 身处黑暗的勇者游戏
  18. 将tgz文件解压到指定目录
  19. Ubuntu for Non-Geeks, 2nd Edition: A Pain-Free, Project-Based, Get-Things-Done Guidebook [ILLUSTRATE
  20. 思科--dhcp,链路聚合

热门文章

  1. MySQL对一行多列求和
  2. Android程序杀死自己的进程和其他程序进程方法
  3. 文件已经上传到服务器翻译,服务器接受上传的优化 翻译+源码分析
  4. js表单验证,给出友好的提示
  5. 用numpy,matplotlib库画笛卡尔爱心曲线
  6. canvas填充规则
  7. 从面试官角度告诉大家如何准备项目方面的描述
  8. PHP base64数据与图片的互相转换
  9. Cocos2d-x之Log输出机制
  10. Scrapy--1安装和运行