实践《Python数据分析与挖掘实战》PDF代码+《Python数据科学手册》PDF代码测试

如果有一定的数据分析与机器学习理论与实践基础，《Python数据科学手册》这本书是绝佳选择。 是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。很友好实用，结构很清晰。但不适合数据分析的入门的学习人员，尤其matplotlib与机器学习部分，虽点到为止切到要害，但没有一定的基础，很难通顺的走完每个章节，每个小节。而且不是查查文档，看看资料就能解决的。《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。




python数据科学手册: IPython/NumPy/Pandas/Matplotlib/Scikit-Learn 从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。

《Python数据科学手册》中文PDF，474页，带书签目录，文字可以复制。《Python数据科学手册》英文PDF，548页，带书签目录，文字可以复制。配套源代码。



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学习Python的主要语法后，想利用python进行数据分析，感觉《Python数据分析与挖掘实战》可以用来学习参考，理论联系实际，能够操作数据进行验证，基础理论的内容对于新手而言还是挺有帮助的， 能从实际场景介入入手讲解，有前因后果的介绍，但是对于多个方法，为什么要采用其中某个执行方法没有细化。


学习参考《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码
《Python数据分析与挖掘实战》PDF，352页，带书签；配套数据与源代码。作者：张良均等
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共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。在阅读过程中利用配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具可以快速理解相关知识与理论。

下载的好慢，不过挺好