推荐书单
01
《利用Python进行数据分析》
推荐语：本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。
02
《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》
推荐语：畅销书全新升级，第1版销售超过10万册，被国内100余所高等院校采用为教材，同时被广大数据科学工作者奉为经典，是该领域公认的事实标准。
03
《Python数据分析与数据化运营（第2版）》
推荐语：这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作，从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。
04
《Python数据可视化：基于Bokenh的可视化绘图》
推荐语：从图形绘制、数据动态展示、Web交互等维度全面讲解Bokeh功能和使用，不含复杂数据处理和算法，深入浅出，适合零基础入门，包含大量案例。
05
《Python数据可视化》
推荐语：全面讲解Python在不同应用领域的可视化方法；涵盖Python的各种绘图选项，包含大量实际案例
06
《智能风控：Python金融风险管理与评分卡系统》
推荐语：本书基于Python讲解了信用风险管理和评分卡建模，用漫画的风格，从风险业务、统计分析方法、机器学习模型3个维度展开，详细讲解了信用风险量化相关的数据分析与建模手段，并提供大量的应用实例。
07
《Python3智能数据分析快速入门》
推荐语：本书系统讲解Python3智能数据分析必备知识，配有大量示例代码、数据和教学资源。本书版权已输出至英国Taylor&Francis。
08
《Python学习手册（原书第5版）》
推荐语：零基础学Python3，Python编程从入门到实践学习手册，本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。
09
《Python文本分析》
推荐语：本书遵循结构化和综合性的方法，介绍了文本和语言语法、结构和语义的基础概念和高级概念。从自然语言和Python的基础开始，进而学习先进的分析理念和机器学习概念。全面提供了自然语言处理（NLP）和文本分析的主要概念和技术。
10
《数据科学导论：Python语言实现（原书第2版）》
推荐语：涵盖进行数据科学分析和开发的所有关键要点，包括Python软件及相关工具包的安装和使用。
