【建议收藏】零基础入门Python，4个阶段一定要看的书籍和资料！

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本文推荐了一条从基础到高阶的Python学习路径，包括基础的Python语言教程、进阶的数据分析书籍《利用Python进行数据分析》、培训课程辅助以及机器学习实战书《机器学习实战》。强调在学习过程中打好基础，理解书籍内容，实践操作，并有效利用笔记提高学习效率。

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现在网上各种推荐学习python的资料五花八门，让人看起来眼花缭乱，而且里面不乏有很多错误的资料。经过我这么多年自学和10多年数据分析工作实践的经历发现，其实要学好python基础，甚至python数据分析并不是资料越多越好，有几个适合自己的几个不同能力阶段的资料就足以让你有明显的提高，因此，今天只给大家推荐 4 种从基础到进阶分析和算法最有效的资料，相信肯定有助于你python入门，开始数据分析进阶之路。

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1、基础：python语言基础入门网站

对于python毫无基础的同学，建议从最基础的python语言基础开始学习，这边建议可以参考一个免费的教程，链接如下：

https://www.runoob.com/python/python-100-examples.html

此教程非常基础，本人最早入门学习python就是从这里开始的，建议按照左侧从上到下逐一的去学习，这部分主要是python代码基础，属于未来python数据分析基础中的基础，因此必须要打好基础。

假如你基础不好也不用害怕，只要你一个个看过去必然会学会的，在学习完成基础的代码理论后，可以通过后面基础的练习100题进行基础巩固，当你学习完成后，你对python入门基础编程就有了很好的基础和认识。

2、进阶：python数据分析书籍

有了python语言基础后，肯定是要学会使用python进行实践，基于多年数据分析经历，这里推荐一本最基础的入门学习python数据分析的书籍：《利用python进行数据分析》。

对于怎么学习这本书，建议刚入门的同学，一定不要当好学生，拿到这本书就给自己定下任务从头看到尾，一定是认真的阅读目录，了解这本书主要内容是讲什么，针对自己可以看懂或者感兴趣的部分先看，避免遇到难点退缩，学不进去。

在《利用python进行数据分析》书中第五章会讲到：pandas入门，本章的内容你更多的是要了解pandas可以做什么，可以统计汇总、处理缺失值等等，知道后不要陷入每一个功能所有的函数都去逐一学习背诵都是不对的，很多我们在分析中用不到，建议在后续实践的时候不断的记录笔记，总结沉淀，这样记忆和理解效率是最高的，不然每个都要全部学会会消耗大量的时间。

书中的知识点很多，你看过后肯定不可能全部记得，务必通过数据样本模仿分析过程，逐一的实践分析过程中会常用到的知识板块，可以很好的整合已经学习过的知识点。

3、助力：培训助力高效成长

在入门python或者python数据分析书籍学习的过程中，不同的基础可能会遇到不同的困难，比如：遇到代码异常不会排查，遇到书中内容不理解无法快速答疑。有时候有些困难确实会阻碍自己的快速成长，因此，建议在有条件的基础上，不妨尝试一下培训学习，让有经验的人带一下一定会有很高的助力，势必事半功倍。

下面这份资料是我多年学习和工作经验的积累，需要的小伙伴可以点下面的链接前往领取。

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4、高阶：机器学习实战

机器学习是当下大数据时代最热门的专业领域了，要想明确机器学习应该掌握的常用算法原理和实践应用案例的话，推荐一定要阅读《机器学习实战》这本书，对于想入门机器学习或者数据挖掘的同学来说是非常好的，同时结合对应的源代码进行实践练习，可以快速了解机器学习常用算法和实践场景。

《机器学习实战》共 15章，全面和详尽的介绍了机器学习基础理论知识、然后对常用的分类算法进行了介绍，后面也对预测算法，无监督算法、降维算法进行了原理和举例介绍、最后对大数据与MapReduce相关的知识进行了介绍。总体内容先进行原理介绍、然后通过案例实践说明算法原理的由来，通过代码进行验证，让你非常清楚的了解算法原理及代码实现及如何在实际中运用。

以上就是4个不同阶段不同的书籍和网址和培训课程的建议，其实在数据分析的道路上，这些学习是必要的，也是过程中要经历的，但是在学习的过程中务必要有一个好的适合自己的笔记办法。
很多人在学习的过程中，并没有一个好的笔记方法，使得学习python的效率低下，因此，建议结合文档笔记+代码软件笔记结合的方式进行沉淀，文档笔记可以是印象笔记或者其它各种文本形式的都可以，python代码软件笔记可以通过pycharm或者sublime text等都可以。