大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于最强python学习资料的问题，于是小编就整理了4个相关介绍最强Python学习资料的解答，让我们一起看看吧。
有哪些适合学习Python的学习资料推荐吗？
很高兴回答你的问题
学好python并不难，一是需要有兴趣，二是需要有追求。有的人觉得python有趣，喜欢学它，钻研它；有的人为了找工作也能坚持下去学习python。
那要好python？
1.python基础。了解python的数据类型，包括安装好python的相关软件和文件。这里建议使用书本
2.python爬虫。了解基本的爬虫库和方法。比如selenium，scrapy,requests 等。这里建议使用书本
首先，按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图：基础知识，数据类型（数字，字符串，列表，元组，字典，集合），条件&循环，文件对象，错误&异常，函数，模块，面向对象编程；
接着，结合这些思维导图主要参考的资料，分享一下我的学习体验，一方面可供初学者参考，另一方面，也便于大家结合思维导图深入学习、理解、思考；
这是思路
然后就是
如何学习python 首先 学习python笼统一点无非是两条路 自学and培训
本人向着自学 并非培训不好 分析一下利弊你就懂了 首先 自学会省很多钱 上学期间的工资加学费生活费等 缺点1无非就是周期长一点 累一点罢了 但是你要知道学习没有轻松的 没有容易的 就算去培训机构也一定要准备好再去 谁偶不是天才 天书不是都可以听得懂 啥都要理解着来的 没啥想说的。
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目前山东省泰山出版社出版的教材，山东省从初中一年级就开始教孩子python编程。如果是孩子入门学习的话，可以直接用此教材配套的学习资料。高中和成年人学习的话，目前全国正在推广人工智能教育，商汤科技开发了一套平台，正被教育部和各省教育厅推广，平台内容为Python在线学习和测试编程。年内就会在全国推开，你可提前了解。
用python做机器学习有哪些资料推荐？
如今确实挺多诸如数据分析、机器学习的岗位选择使用python做开发的多，那么，如果是想从事机器学习开发的话，该如何起步呢？
要想把机器学习用起来，就得先掌握python的基础，诸如import、对象等的一些概念和使用要了然于心，否则基础不扎实的话，就会面临很多琐碎的问题。对于python基础的掌握，推荐慕课网教程，个人听过感觉还不错。 当然，书籍方法的话推荐《Python编程 从入门到实践》，此书可以充当字典，遇到不会的可以多翻翻。
python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和统计等的数学运算，像大部分机器学习的开发者都熟悉的Scikit Learn包一样，里面封装了很多算法，可以让我们事半功倍。但也相应的需要我们花时间去了解里面包的使用，在这里推荐去***看（），里面也提供了很多例子供我们参考和研习。当然，也可以购买相应的书籍，这里推荐《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》。此书涵盖机器学习的基础理论[_a***_]和基本算法——从线性回归到随机森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。
机器学习需要使用的算法是很多的，虽然前辈们已经为我们留下了各种包方便我们使用，但真正解决机器学习开发者级别的，还在于内功的深厚，也就是算法。 只有真正的弄懂了算法，在开发的过程中才能真正的知其然而又知其所以然。 懂得了算法，你才能知道为什么需要这样做，为什么那样做会产生那样的结果，如何更好的调参等。 如果没有算法做铺垫，很快就会迷失在调包的迷雾中，很难更近一步的往上。 在这里，推荐你去看吴恩达机器学习课程，这门课程在网易公开课上也有。 同时，也建议你去看机器学习的入门教材，也就是周志华出的《机器学习》，此书对于新手来说也算是一件宝物。在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：此书介绍机器学习的基础知识；讨论了—些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）后期还涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
sklearn, 去***下载，里面讲解非常详细，同时还要学习一个pandas，numpy，matplotlib。***的话直接在爱奇里搜机器学习，有一个免费的系列***，希望能帮助到你。记住，是免费的。
对python开发的基础原理完全不懂，有什么资料可以推荐吗？
很高兴回答这个问题，笔者接触python已经有2年了给我一种感觉。
- Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。
- 开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，大大降低开发周期，避免重复造轮子。
3.python作为一门高级编程语言，它的诞生虽然很偶然，但是它得到程序员的喜爱却是必然之路。
python行情：国内python人才需求呈大规模上升，薪资水平也水涨船高。学python的人大多非科班出身。很多大学并没有开设此专业，因此就出现了大量的人才缺口，未来python就业形势，是大幅度上升的，加上互联网行业正在进入成长爆发期，所以现在开始学习是明智的选择。
python应用领域：系统运维、图形、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、爬虫编写、机器学习、人工智能等等。
学习资料推荐：可以去python的网站多去学习或者买一本python入门的门回来先了解它的特性以及优势，或者去我的专栏里面有一套，python入门的一套基础***提供你学习提升，对零基础的学员专门定制的，有什么可以问题可以关注咨询我。
python+大数据***教程资料，哪里可以找到？
想学大数据的话并不是一门Python就可以解决的，大数据平台Hadoop本身是java开发的，Spark由Scala编写。
对于初学者，尤其是没有接触过语言的人想入门大数据，个人觉得先从python学起，然后再学习Java。
首先python作为一门脚本语言，很容易入门。各种编程领域的类库之多，代码的精简，通常一两行代码就可以完成强大的功能。
Spark是个通用的集群计算框架，由于Spark是将计算运行在内存上的，所以运行速度非常快。Spark具有Python的Api，完全可以用Python来写，然后运行到集群中。
入门了之后可以学习J***a，j***a由于学习周期长，所以推荐先学习python来入门大数据，有助于提高学习兴趣，形成正向反馈。
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到此，以上就是小编对于最强python学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于最强python学习资料的4点解答对大家有用。
