从数据小白到职场大咖，所需要的好书我都替你选好了！

通过Google用户搜索频率来统计排名的PYPL排行榜显示，Python份额高达29.88%，稳居第一，并且猛增4.1%，同时成为增长势头最好的语言。

PYPL排行榜

另据圈内知名网站Stack Overflow的数据显示，其实早在前年6月，Python月活用户已超越了Java、JavaScript成为第一。

同时，Python凭借强大功能和接地气的可读性，跻身为各行各业的新宠儿。据《2020年职场学习趋势报告》显示，Python成为了职场人关注的TOP1新技能。

▲图片来源：Udemy

未来，Python或将成为你进入某个企业或行业的门槛，很多人留言给小编想知道怎么更好、更快的学习这门语言兼技能。

为此，小编整理了些好书推荐给大家，从零基础探索到实战开发应有尽有，希望能帮到大家!

01基础书籍：《Python编程》

豆瓣评分：9.1分

推荐理由：架构非常漂亮，针对所有层次的Python读者而作的入门书，完美描绘了Python的“景象”，没有教科书式的分章节阐释语法，没有太复杂的概念延伸。

适读人群：零基础、小白读者。

02入门秘籍：《零基础入门学习Python》

豆瓣评分：8.7分

推荐理由：与B站小甲鱼视频配套书籍，适合小白入门的好书，不完全局限于Python，其他编程入门也非常适合，由浅入深，在普及概念的同时，逐渐加深大家对Python的认知。

适读人群：零基础、刚入门的读者。

03经典好书：《利用Python进行数据分析》

豆瓣评分：8.6分

推荐理由：书中列举了大量具体的科学计算及数据分析的实践案例，被誉为“未来几年Python领域技术计算权威指南”。你将学会灵活运用各种Python库，高效解决各种数据分析问题。

适读人群：刚接触Python的分析人员、刚接触科学计算的Python程序员等。

04实用宝典：《Python网络数据采集》

豆瓣评分：7.7分

推荐理由：从原理到实战，介绍了如何用Python从网络服务器请求信息、对服务器的响应进行基本处理、自动化手段与网站进行交互等网络数据采集基本原理，及如何使用网络爬虫测试网站、自动化处理、如何通过更多的方式接入网络等实际操作。

适读人群：对Python网络数据采集、网站爬虫感兴趣的朋友。

05兴趣读物：《Python数据挖掘入门与实践》

豆瓣评分：7.7分

推荐理由：本书为数据挖掘入门读物，作者本身具备为多个行业提供数据挖掘和数据分析解决方案的丰富经验，循序渐进，带你轻松踏上数据挖掘之旅。

适读人群：对Python数据挖掘感兴趣者。

06实战指南《Python数据可视化编程实战》

豆瓣评分：7.2分

推荐理由：本书介绍了Python数据可视化最流行的库，用60+种方法呈现出美观的数据可视化效果，让读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化，并学会使用Python可视化数据。

适读人群：了解Python基础，对数据可视化感兴趣的读者。

07爬虫至宝：《Python 3网络爬虫开发实战》

豆瓣评分：9.0分

推荐理由：作者专业水平极高，内容详尽且涉及面广，通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取，通篇干货，无一点水分。

适读人群：适合有一定Python基础，或有开发经验想转爬虫方向的读者。

以上几本好书，

大家可根据基础和兴趣，

选择读本进行学习!

如果想系统学Python，

可咨询CDA相关课程！

01课程背景

企业想要在竞争激烈的市场中胜出，决策速度和反馈效率尤为重要。据调查，75%的企业在面临拟定策略时，常常无法获得实时且有根据的决策信息。什么样的数据、要透过什么样的方法，才能快速且实时的转变成决策时有用的信息，这是现代企业最迫切且不可避免的问题。

Python无论是软件和游戏开发、人工智能领域，还是职场所需的技能，如：网络爬虫、数据清洗、数据分析、数据可视化、办公自动化、自动化运营监控等领域，表现力都十分强劲。

02课程介绍

《Python数据分析集训课程》针对时间充裕、零基础的专科、本科在校生，以及在职&欲转行从事数据分析的工作人员提供3个月全脱产周末集训，毕业可推荐相关工作。

从入门基础到数据清洗，从爬虫到数据可视化、机器学习算法等内容，让你彻底搞定Python。

不仅如此，课程还会结合互联网金融、电信、银行、医疗、交通等行业的实际案例，帮助学员建立整套的数据分析和机器学习思路，使学员所学更符合企业要求。

03学成技能

1) 掌握数据科学领域最受欢迎的编程语言-python;

2) 会使用python和pandas库进行数据清洗和预处理;

3) 实现Python爬虫获取网络数据;

4) 学会matplotlib、seaborn进行初级可视化;

5) 使用Pyecharts进行高级数据可视化;

6) 能构建机器学习算法进行分类、预测和聚类模型;

7) 具备Python数据分析的整体思路，可针对业务做出模型最优化选择;

8) 善用机器学习解决用户画像、精准营销、风险管理等商业问题;

9) 活学活用机器学习实操电商、金融、电信、医药等行业的真实项目案例。