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本文一览：
入门Python数据分析,请问看什么书籍?
1、《NumPyBeginners Guide 2nd》/《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》面向新手的一本Numpy入门指南。整本书可谓是短小精干，条理清晰，将Numpy的基础内容讲得清清楚楚明明白白。
2、《利用Python进行数据分析》数据分析入门必读书籍书里详细介绍 了利用Pvt hon进行操作处理、清洗 和整理数据等方面的基本要点和具体 细节，还有大量的实践案例。
3、《增长黑客》是国内第一本引进Growth Hacker概念的书籍。对于产品经理来说，它提供了增长的新视角，更能帮助产品经理科学地理解和把握用户生命周期。
4、由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
5、《Python数据分析与挖掘实战》介绍了使用Python进行数据挖掘的详细案例，数据和代码都可以下载，作为机器学习的进阶学习是不错的选择（这本书也用对应的R语言和Matlab 版本）。
6、Python数据分析可以学习这本《利用Python进行数据分析》《利用Python进行数据分析》这本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括Numpy、Pandas、matplotlib以及Ipython等）高效地解决各种各样的数据分析问题。
学习python的数据分析需要会算法吗?
第三阶段：Python语言描述的数学基础 概率统计、线性代数、时间序列分析、随机过程是构建数据科学的基石，这里独树一帜，通过python语言描述这些数学，快速让数学知识为我所用，融会贯通。
python数据分析师。现在大数据分析可以热得不要不要的。从发展来看，python数据分析师很有前景的。但也并不是随便一个公司就可以做大数据分析的。
Python做数据分析是一个比较常见的应用场景，Python做数据分析需要学习对应的算法以及实现过程。会使用到的库包括Numpy、matplotlib等。第四，Python做爬虫。Python做爬虫应用是一个非常常见的应用，有大量的案例可以参考。
人工智能学习难度如何?
人工智能学习非常难，人工智能是IT领域里面最难的方向，因为里面涉及到的数学内容非常多，已经不是简单纯粹的编程问题，而是对数学模型的理解和应用，然后再去编程实现，可以说比编程多了一部数学。
人工智能学习难度主要体现在以下几个方面：学科交叉性：人工智能涉及多个学科领域，包括数学、计算机科学、心理学、经济学等。这要求学习者具备较为广泛的知识背景，能够综合运用不同学科的知识来解决问题。
人工智能专业对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程，而且学的东西比较繁杂，从认知与神经科学、人工智能***到人工智能平台与工具都要学。但学得好，就业前景也不错。
难学，人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
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