转眼来到2023年，去年的Flag还有不少没实现，Python学习的怎么样了呢？随着金融科技的发展，不管是在职的金融业从业者还是在校的金融学专业学生学习Python都已经是一大趋势！今天就给大家推荐一些Python数据分析的书籍，希望能对大家有所帮助！
我们把Python数据分析拆解为两点：
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第一，我们要学会Python的基本使用；
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第二，我们要学会Python的数据分析库（假设你已经有了数据分析的基本理解，只是不清楚如何用Python完成数据分析工作）。
因此，我们针对两个目的，分别列出一些书目。
Python的使用
- 《Python编程：从入门到实践》：抛弃那些大部头吧，我们不是Python后端工程师，不是Python前段工程师，也不是Python全栈开发者，我们暂时不需要掌握那么多乱七八糟的功能。对于新手来说，二八法则永远适用，我们只需要掌握百分之二十的功能，就足以应对绝大多数的工作了。
- 《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》：同上，两部都是比较好的入门书，可以帮助我们简单、快速地上手。
- 《Python3 Cookbook》：这本书可以帮助你更加深入地探索Python3，里边有各种各样翔实的案例，假如你的目的只是学会使用Python做数据分析，这本书完全可以保证你在Python3的使用上没有短板。
关于数据分析
- 《利用Python进行数据分析》第二版：这本书是Python数据分析领域圣经一般的书籍，作者是强大的数据分析库Pandas的作者，他在书中讲解了numpy、pandas、matplotlib等库，作为入门书再好不过了。更重要的是，这本书由浅入深，可以开启我们使用Python进行数据分析的大门。
- 《Python数据分析》第二版：异步社区有中文第二版，里边更加深入地探讨了如何使用Python进行数据分析工作，包括了对统计学、线性代数、可视化、时间序列、数据库、自然语言处理、机器学习等方面的内容，这本书可以帮助我们更进一步
关于数据挖掘
- 《数据科学入门》：从零开始踏入数据科学的大门，搭建属于自己的数据分析、数据挖掘工具。它能帮助我们更加深入地理解数据分析和数据挖掘的过程。
- 《Python数据科学手册》：强烈推荐，这部分由浅入深，详细讲解了数据分析、数据挖掘、机器学习的流程。
- 《机器学习实战》：经典书，但是使用的是Python2，年头也比较久了，也是从零搭建机器学习的模型，对于我们深入理解机器学习的过程有很好的帮助。
关于数据可视化
- 《Python数据可视化编程实战》第二版：很详细的书。
- 《Python数据可视化之matplotlib实践》：极好的matplotlib入门书，非常适合新手学习。
以上就是“这几本书，带你真正地了解Python数据分析”的详细内容，如果你零基础也想学习Python数据分析，不妨看看。
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对于0基础小白入门：
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一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。
三、入门学习视频
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
四、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
五、100道Python练习题
检查学习结果。
六、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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