通過Google用戶搜索頻率來統計排名的PYPL排行榜顯示，Python份額高達29.88%，穩居第一，并且猛增4.1%，同時成為增長勢頭最好的語言。

PYPL排行榜

另據圈內知名網站Stack Overflow的數據顯示，其實早在前年6月，Python月活用戶已超越了Java、JavaScript成為第一。

同時，Python憑借強大功能和接地氣的可讀性，躋身為各行各業的新寵兒。據《2020年職場學習趨勢報告》顯示，Python成為了職場人關注的TOP1新技能。

▲圖片來源：Udemy

未來，Python或將成為你進入某個企業或行業的門檻，很多人留言給小編想知道怎么更好、更快的學習這門語言兼技能。

為此，小編整理了些好書推薦給大家，從零基礎探索到實戰開發應有盡有，希望能幫到大家!

01基礎書籍：《Python編程》

豆瓣評分：9.1分

推薦理由：架構非常漂亮，針對所有層次的Python讀者而作的入門書，完美描繪了Python的“景象”，沒有教科書式的分章節闡釋語法，沒有太復雜的概念延伸。

適讀人群：零基礎、小白讀者。

02入門秘籍：《零基礎入門學習Python》

豆瓣評分：8.7分

推薦理由：與B站小甲魚視頻配套書籍，適合小白入門的好書，不完全局限于Python，其他編程入門也非常適合，由淺入深，在普及概念的同時，逐漸加深大家對Python的認知。

適讀人群：零基礎、剛入門的讀者。

03經典好書：《利用Python進行數據分析》

豆瓣評分：8.6分

推薦理由：書中列舉了大量具體的科學計算及數據分析的實踐案例，被譽為“未來幾年Python領域技術計算權威指南”。你將學會靈活運用各種Python庫，高效解決各種數據分析問題。

適讀人群：剛接觸Python的分析人員、剛接觸科學計算的Python程序員等。

04實用寶典：《Python網絡數據采集》

豆瓣評分：7.7分

推薦理由：從原理到實戰，介紹了如何用Python從網絡服務器請求信息、對服務器的響應進行基本處理、自動化手段與網站進行交互等網絡數據采集基本原理，及如何使用網絡爬蟲測試網站、自動化處理、如何通過更多的方式接入網絡等實際操作。

適讀人群：對Python網絡數據采集、網站爬蟲感興趣的朋友。

05興趣讀物：《Python數據挖掘入門與實踐》

豆瓣評分：7.7分

推薦理由：本書為數據挖掘入門讀物，作者本身具備為多個行業提供數據挖掘和數據分析解決方案的豐富經驗，循序漸進，帶你輕松踏上數據挖掘之旅。

適讀人群：對Python數據挖掘感興趣者。

06實戰指南《Python數據可視化編程實戰》

豆瓣評分：7.2分

推薦理由：本書介紹了Python數據可視化最流行的庫，用60+種方法呈現出美觀的數據可視化效果，讓讀者從頭開始了解數據、數據格式、數據可視化，并學會使用Python可視化數據。

適讀人群：了解Python基礎，對數據可視化感興趣的讀者。

07爬蟲至寶：《Python 3網絡爬蟲開發實戰》

豆瓣評分：9.0分

推薦理由：作者專業水平極高，內容詳盡且涉及面廣，通過多個案例介紹了不同場景下如何實現數據爬取，通篇干貨，無一點水分。

適讀人群：適合有一定Python基礎，或有開發經驗想轉爬蟲方向的讀者。

以上幾本好書，

大家可根據基礎和興趣，

選擇讀本進行學習!

如果想系統學Python，

可咨詢CDA相關課程！

01課程背景

企業想要在競爭激烈的市場中勝出，決策速度和反饋效率尤為重要。據調查，75%的企業在面臨擬定策略時，常常無法獲得實時且有根據的決策信息。什么樣的數據、要透過什么樣的方法，才能快速且實時的轉變成決策時有用的信息，這是現代企業最迫切且不可避免的問題。

Python無論是軟件和游戲開發、人工智能領域，還是職場所需的技能，如：網絡爬蟲、數據清洗、數據分析、數據可視化、辦公自動化、自動化運營監控等領域，表現力都十分強勁。

02課程介紹

《Python數據分析集訓課程》針對時間充裕、零基礎的?？?、本科在校生，以及在職&欲轉行從事數據分析的工作人員提供3個月全脫產周末集訓，畢業可推薦相關工作。

從入門基礎到數據清洗，從爬蟲到數據可視化、機器學習算法等內容，讓你徹底搞定Python。

不僅如此，課程還會結合互聯網金融、電信、銀行、醫療、交通等行業的實際案例，幫助學員建立整套的數據分析和機器學習思路，使學員所學更符合企業要求。

03學成技能

1) 掌握數據科學領域最受歡迎的編程語言-python;

2) 會使用python和pandas庫進行數據清洗和預處理;

3) 實現Python爬蟲獲取網絡數據;

4) 學會matplotlib、seaborn進行初級可視化;

5) 使用Pyecharts進行高級數據可視化;

6) 能構建機器學習算法進行分類、預測和聚類模型;

7) 具備Python數據分析的整體思路，可針對業務做出模型最優化選擇;

8) 善用機器學習解決用戶畫像、精準營銷、風險管理等商業問題;

9) 活學活用機器學習實操電商、金融、電信、醫藥等行業的真實項目案例。