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    python学习路线图

    优先级

    入门:python核心编程

    提高:python cookbook

    其他

    (1).数据分析师
    • 需要有深厚的数理统计基础,但是对程序开发能力不做要求。
    • 需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具如Business Analytics and Business Intelligence Software(SAS)、SPSS、EXCEL等。
    • 需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解,以及一定的数据敏感性培养。
    • 经典图书推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 》、《Excel 2007 VBA参考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等。
    (2).数据挖掘工程师
    • 需要理解主流机器学习算法的原理和应用。
    • 需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。
    • 需要理解数据库原理,能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等),能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。
    • 经典图书推荐:《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。
    (3).科学研究方向

    作者:Lincoln
    链接:https://www.zhihu.com/question/20751219/answer/24345252
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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