本文将告诉您多少Liao Xuefeng的Python类，知识点与Liao Xuefeng的Python3教程相对应。我希望这对您有帮助。不要忘记收集此网站。
本文目录清单：
1.谁知道这个python数据分析教程是哪个机构？还是有资源！非常感谢。2.阅读Liao Xuefeng的Python之后，但我觉得自己不牢固，我不知道该怎么做。3.我在哪里可以使用Python自学教程来使用Python进行数据挖掘。它是关于Python webpage的开发。博客和书籍。因此，有这篇文章，我希望能帮助每个人都绕道而行。
掌握任何语言，几乎所有语言都需要经过以下过程：
好主人 - 学习Python课程 +获取库存书籍 +浏览技术博客
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1. Python学习课程建议
这两个学习课程从最基本的Python语法开始，并介绍Python数据分析，统计模型和机器学习的各个方面。内容非常足够。建议外国人课程推荐的原因是外国人与日历无关，并在简单的解释中解释，尤其是对于华盛顿大学的机器学习课程，这解释了复杂概念非常简单。。
1.密歇根大学的“学习使用Python编程和分析数据”主要包括以下课程（解释非常详细，深入了解它非常适合进入学习，视频是字幕）：
“每个人的编程（Python”：课程涵盖了如何使用Python的基本说明来编写程序。课程对学生没有要求。我们仅涉及最基本的数学。门的内容。
“ Python数据结构”：本课程将介绍Python编程语言的核心数据结构。我们将学习编程语言的基本概念，并探索如何使用python的构建 - 列表，词典和隧道的数据结构进行更复杂的数据分析。
“使用Python访问网络数据”：使用Python爬网和分析网络数据
“ Python数据库开发”：使用Python和数据库进行交互
“使用Python获取和处理数据，并在可视化中显示数据”
2.华盛顿大学的特殊“机器学习”课程
您不能选择在特殊课程页面上聆听。您必须单击以输入单独的课程页面。本课程的专业听力受到限制，不能提交操作。如果有需要，您可以申请奖学金并回答三个问题。系统自动适用。
“机器学习的基础知识：案例研究”：您是否对数据感到好奇？您是否想对机器学习的核心方法有深刻的了解？深度学习和与专家的推荐系统？在本课程中，您将通过一系列实用的案例学习获得实践经验。
“机器学习：返回”
“机器学习：类别”
“机器学习：集群和搜索”
“机器学习：推荐的系统和下降”
“机器学习：应用智能学习来创建智能使用”
2.在线编码教程
通过实践学习 ！！！学习编程的最有效方法是敲击代码！
Codecademy围绕Python的基本语法旋转，并且内容非常丰富。
Datacamp Python Basic语法（他的家人的R语言课程非常好！）
3. Python技术博客
简要介绍一些很棒的Python技术学习博客
1. Python基本语法教程很容易开始使用Python教程，这是值得学习的。Python 2和Python 3提供。
2.非常棒
3.非常详细的Python爬行动物教程
4.外国数据科学博客daquan
第四，python入门书推荐
常用的书籍下载URL，几乎包括所有与Python相关的书籍（PDF，EPUB和MO BI格式），可以在线找到，并提供云磁盘下载链接。您应该拥有！
python |搜索结果
1.基于Python语法，学习“用于数据分析的Python”是一个相对不错的选择，涵盖了Ipython Notebook，Numpy，Scipy和Pandas Bags的使用。
2.“ Python数据分析和采矿实际战斗”引入了使用Python进行数据挖掘的详细情况。数据和代码可以下载。高级学习是机器学习是一个不错的选择（本书还使用相应的R语言和amatlab版本）。
3.“ Python食谱”是一本非常厚的书，可以用作Python语法查询手册。
添加更多外国书籍下载URL：
1.所有电子书
2.图书馆创世纪各种书籍不限于编程书籍
3.福克斯电子书 - 书本免费下载网站
4.开发 /编程 / avaxhome
5.推荐的订阅博客（较高频率和较高频率）
Reeder读者可以在iPhone上使用。Instapaper用于以后阅读，因为信息量相对较大。
No Free Hunch Kaggle竞争平台的官方博客，包括一些出色的代码解释和较高的参与者的访谈，非常有用的经验（来自不同的背景，不同的年龄，不同职业的参与者）
流数据的非常有用的数据分析案例
Python每日内容非常令人兴奋（中文）
6.常见问题解答（继续）
Python 2.x或Python 3.x？
如何安装Python软件包？强烈推荐Anaconda软件包，您应该得到它！尤其是Windows系统。
我是否需要强大的统计和数学背景？有良好的数学和统计背景，但是现在许多职位对数学和统计背景的要求不多。它们都是简单的算法。Python编程可以很容易地实现，并且在对业务的深度理解中更多。如果您需要推荐，请在学习Python时学习数学统计信息。
7.实用项目
Kaggle竞争项目不仅有很多竞争项目，而且还有许多可以学习代码，博客和论坛的竞争项目。它们是实际的战斗项目，具有强大的实际价值。
python觉得我不牢固，我不知道该怎么办
无论您学到什么新知识，效率最低，但必不可少的链接是阅读教科书。尽管阅读过程可能很无聊，至少这本书至少可以对整个知识框架有一般的了解。我首先知道Python，在《黑客和画家》一书中看到。书中有一章。作者推荐Python作为学习编程的入学语言。当时我将“简洁的Python教程”放在一边，后来观看了“更深的Python”。这是一个特别的建议“更深的python”。除了引入pythonformula的基本特征外，处理HTML和XML高级别用法。在阅读书籍外，也很高兴参加开放课程。视频教学最初比我更有趣，可以教脚本，并且在完成课程时也可以锻炼手术能力。我参加了两个优秀的公开课程。其中之一是赖斯大学在Coursera开业的“ Python Interactive编程简介”。在写一些迷你游戏时学习python时，我绝对不会感到无聊。另一个是MET中的MIT，在EDX上的“计算机科学和Python编程简介”中，这是MIT EDX系列课程（XSeries）的第一堂课。有两种课程。但是第二扇门尚未进入。
“简洁的python教程”
“更深的python”
“ Python互动编程简介”
“计算机科学和Python编程简介”
此外，该主题的情况有点像一台计算机，它也不研究计算机，我也对自己的职业不感兴趣。我还想将来从事与数据科学有关的工作。我当前的情况是自学，公共班级，阅读教科书和技术博客与丹尼尔。
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