python推荐书籍pdf版史上最全版已拿BT豆瓣Offer

从八月底开始找工作，短短的一星期多一些，面试了9家公司，拿到5份Offer，可能是因为我所面试的公司都是些创业性的公司吧，不过还是感触良多，因为学习Python的时间还很短，没想到还算比较容易的找到了工作，就把自己找的python资源和大家分享一下，希望为学习Python找工作的小伙伴们提供些许帮助。

作为Python爱好者，广泛搜集了关于Python的书籍，具体包括数据挖掘、人工智能、网络编程等，范围广，资料全面，多为可编辑的pdf版本，不少都是各学科领域Python经典的书籍。当然论坛也有这些书籍，但是有的书籍较为难找，且大多数需要论坛币。为此，本人花费大量时间搜集整理Python书籍，并上传以下超过100本书籍，希望能够为Python爱好者节省搜集书籍的时间，相互交流，共同学习。

Python具有一些特征，使其成为第一种编程语言的接近完美的选择。Python基本结构简单、干净、设计精良，使学生能够专注于算法思维和程序设计的主要技能，而不会陷入晦涩难解的语言细节。在Python中学习的概念可以直接传递给后续学习的系统语言（如C ++和Java）。但Python不是一种“玩具语言”，它是一种现实世界的生产语言，可以在几乎每个编程平台上免费提供，并且具有自己易于使用的集成编程环境。最好的是，Python让学习编程又变得有趣了。

链接：https://pan.baidu.com/s/15S0QQwIxIqyZ5PjKZRHPuQ 密码：237a

首先推荐大家通过这两本书来入门数据挖掘这个领域，python数据挖掘这本书较容易，还花了很大的篇幅来讲python基础，而python数据挖掘入门与实践则直接从实例讲起，需要读者有一定的python基础。 　　数据挖掘主要是通过python或者Ｒ语言来实现的，因为这两门语言有它们独特的优势，比如包含大量的函数式编程接口，高效的模块等等，这些都使它们非常适合用来进行数据挖掘和数据分析。所以都要求编程者要有这方面的知识体系。但是，说到底语言只是一个工具，真正要在一门领域取得建树，还是要靠编程者的思维能力和实践能力，比如算法水平和编码或者debug（项目）能力。不过，对python这个强大工具有很深入的了解，会对数据挖掘的学习有事半功倍的效果。 　　推荐使用anaconda作为python的编译库，里面包括了大量的实用模块，比如numpy(科学计算，如矩阵，二维数组，与表格最为相似的数据结构),pandas(数据分析，如数据框（虚拟内存数据库），系列),Scipy(科学计算，向量化思想，包括符号计算和函数向量化),scikit-learn(用于机器学习，数据挖掘，数据分析，六大功能：分类，回归，聚类，降维，模型选择，预处理),Matplotlib,Bokeh(数据分析及可视化)等等。这些都有助于进行数据挖掘和数据分析。 　　数据挖掘和数据分析等领域包含了大量的算法，比如K-Means,DBSCAN,Apriori,kNN,朴素贝叶斯，BP神经网络,CART，决策树等算法，这对编程者的算法能力和思维能力产生了极大的挑战。只有掌握了这些算法，才能更好地，更高效地，更快速地实现目标。如果有ACM经验的话，学起来应该会更加快速和适应。这些算法，我觉得结合实际例子来学习可能更加容易理解，比如用决策树来预测获胜球队，使用朴素贝叶斯进行社会媒体挖掘，用神经网络破解验证码，用深度学习方法为图像中的物体进行分类。结合实例的话，可以更好地去学习,理解和实践。

最后给大家推荐后续的学习路线，可以去kaggle上参加数据挖掘比赛，或者参考学习别人的优秀项目。还可以去coursera上面学习数据挖掘的相关课程，进一步提高自己的能力和拓展自己的视野。

以下是所有书的截图，有兴趣可以下载来看。（中文版齐了）

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