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高效數據結構的設計和分析長期以來被認為是計算機領域的一個重要學科，是計算機科學和計算機工程本科學位的核心課程的一部分。Python中的數據結構和算法介紹了數據結構和算法，包括它們的設計、分析和實現。本書適用于入門級數據結構課程，或中級算法入門課程。我們將在本序言后面更詳細地討論它在此類課程中的使用。

為了促進魯棒的和可重用的軟件的開發，我們試圖在整本書中采取一致的面向對象的觀點。面向對象方法的主要思想之一是，數據應該被封裝在訪問和修改它們的方法中。也就是說，不是簡單地將數據看作字節和地址的集合，而是將數據對象看作抽象數據類型(ADT)的實例，ADT包含了對這種類型的數據對象執行操作的一整套方法。然后我們強調，對于特定的ADT可能有幾種不同的實現策略，并探討這些選擇的優缺點。我們為幾乎所有討論過的數據結構和算法提供了完整的Python實現，我們還引入了重要的面向對象設計模式，將這些實現組織成可重用的組件。

我們書的讀者期望的結果包括: 他們了解最常見的數據集合抽象(如堆棧、隊列、列表、樹、地圖)。 他們理解算法產生有效的實現策略常見的數據結構。 他們可以從理論上和實驗上分析算法性能，并識別競爭策略之間的共同權衡。 他們可以明智地使用現代編程語言庫中現有的數據結構和算法。 他們有處理大多數基本數據結構和算法的具體實現的經驗。 他們可以運用數據結構和算法來解決復雜的問題。

//www.wiley.com/en-us/Data+Structures+and+Algorithms+in+Python-p-9781118290279

Python算法，第二版解釋了Python算法分析和設計的方法。作者Magnus Lie Hetland，開始Python的作者，這本書尖銳地關注經典算法，但它也提供了一個堅實的理解基本算法解決問題的技術。

這本書以高度可讀的方式處理編程和計算機科學的一些最重要和具有挑戰性的領域。它涵蓋了算法理論和編程實踐，展示了理論是如何在真實的Python程序中反映出來的。介紹了Python語言中內置的知名算法和數據結構，并向用戶展示了如何實現和評估其他算法和數據結構。

//www.apress.com/gp/book/9781484200568

《The Art of Data Science》深入探討您隨時可以使用的大量數據，并從中探及索獲得見解。本書重點介紹如何分析數據并進行篩選，借此找出數據背后的故事。作者運用本身的經驗，透過分析數據科學引導初學者和管理人員。

兩位作者都擁有管理數據科學以及在專業環境中管理分析員的經驗。作者討論本身的經驗，說明哪些做法將確實產生成功的結果，以及哪些陷阱會導致數據科學必然失敗。

數據分析很難，部分原因是很少有人能解釋如何進行數據分析。這并不是說沒有人定期做數據分析。而是那些真正擅長于此的人還沒有告訴我們他們頭腦中進行的思考過程。

在這本書中，我們打算做的是寫下數據分析的過程。我們所描述的不是一個具體的數據分析“公式”——類似于“應用這個方法，然后運行那個測試”——而是一個可以應用于各種情況的通用過程。通過我們管理數據分析師和進行自己的數據分析的豐富經驗，我們仔細觀察了哪些可以產生一致的結果，哪些不能對數據產生有用的見解。我們的目標是把我們學到的東西寫下來，希望別人能發現它有用。

本書解釋了數據科學中至關重要的統計學概念，介紹如何將各種統計方法應用于數據科學。作者以易于理解、瀏覽和參考的方式，引出統計學中與數據科學相關的關鍵概念；解釋各統計學概念在數據科學中的重要性及有用程度，并給出原因。

統計方法是數據科學的關鍵部分，但很少有數據科學家有任何正式的統計培訓。關于基本統計的課程和書籍很少從數據科學的角度涵蓋這個主題。這本實用指南解釋了如何將各種統計方法應用到數據科學中，告訴你如何避免它們被誤用，并就什么是重要的、什么是不重要的給出建議。

許多數據科學資源包含了統計方法，但缺乏更深層次的統計視角。如果您熟悉R編程語言，并且對統計學有一定的了解，那么本文的快速引用將以一種可訪問、可讀的格式填補空白。

通過這本書，你會學到:

• 為什么探索性數據分析是數據科學的一個關鍵的初步步驟
• 隨機抽樣如何在大數據的情況下減少偏差并產生更高質量的數據集
• 實驗設計的原則如何為問題提供明確的答案
• 如何使用回歸估計結果和檢測異常
• 用于預測記錄所屬類別的關鍵分類技術
• 從數據中“學習”的統計機器學習方法
• 從無標記數據中提取意義的無監督學習方法

//www.oreilly.com/library/view/practical-statistics-for/9781491952955/

這份手冊最大的特點就是包含許多關于機器學習的經典公式和圖表，有助于您快速回憶有關機器學習的知識點。非常適合那些正在準備與機器學習相關的工作面試的人。

項目地址： //github.com/soulmachine/machine-learning-cheat-sheet

該手冊雖然只有 135 頁，但麻雀雖小五臟俱全，包含了 28 個主題內容，目錄如下：

• Introduction
• Probability
• Generative models for discrete data
• Gaussian Models
• Bayesian statistics
• Frequentist statistics
• Linear Regression
• Logistic Regression
• Generalized linear models and the exponential family
• Directed graphical models(Bayes nets)
• Mixture models and the EM algorithm
• Latent linear models
• Sparse linear models
• Kernels
• Gaussian processes
• Adaptive basis function models
• Hidden markov Model
• State space models
• Undirected graphical models(Markov random fields)
• Exact inference for graphical models
• Variational inference
• More variational inference
• Monte Carlo inference
• Markov chain Monte Carlo (MCMC)inference
• Clustering
• Graphical model structure learning
• Latent variable models for discrete data
• Deep learning

這本書的前半部分快速而徹底地概述了Python的所有基礎知識。你不需要任何以前的經驗與編程開始，我們將教你一切你需要知道，一步一步。

第二部分著重于用Python以實用的方式解決有趣的、真實的問題。一旦你掌握了基礎知識，你就會通過跟隨我們的動手編程練習和項目迅速提高。

我們在書中的每一頁都精心安排了漂亮的排版，代碼示例的語法高亮顯示，以及教學截圖，這樣你可以有效地處理和記憶信息:

所有材料都是Python 3.9的最新版本，Python編程語言在2020年發布的最新和最好的版本。簡而言之，以下是你將學到的Python基礎知識:Python 3的實用介紹:

安裝和運行Python:在Windows、macOS或Linux上設置Python 3.9編碼環境

• 核心Python 3概念和約定:解釋器會話、腳本、查找和修復代碼bug、如何組織代碼和構造Python程序、如何有效地學習和實踐

• Python 3.9基本原理:變量、基本數據類型、函數和循環、條件邏輯和控制流、字符串格式、列表/元組/字典、文件輸入和輸出、錯誤處理。

• 中級Python概念:面向對象編程(OOP)、正則表達式、名稱空間和作用域、異常處理、安裝第三方包。

• Python的實際使用:創建和修改PDF文件、使用數據庫、從web下載和抓取內容、數據科學基礎(科學計算和繪圖)、圖形用戶界面和GUI編程。

數據科學庫、框架、模塊和工具包非常適合進行數據科學研究，但它們也是深入研究這一學科的好方法，不需要真正理解數據科學。在本書中，您將了解到許多最基本的數據科學工具和算法都是通過從頭實現來實現的。

如果你有數學天賦和一些編程技能，作者Joel Grus將幫助你熟悉作為數據科學核心的數學和統計，以及作為數據科學家的入門技能。如今，這些雜亂的、充斥著海量數據的數據，為一些甚至沒人想過要問的問題提供了答案。這本書為你提供了挖掘這些答案的訣竅。

參加Python速成班

• 學習線性代數、統計和概率的基礎知識，并了解如何以及何時在數據科學中使用它們
• 收集、探索、清理、分析和操作數據
• 深入了解機器學習的基本原理
• 實現諸如k近鄰、樸素貝葉斯、線性和邏輯回歸、決策樹、神經網絡和聚類等模型
• 探索推薦系統、自然語言處理、網絡分析、MapReduce和數據庫

簡單易懂，讀起來很有趣，介紹Python對于初學者和語言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic帶您從基礎知識到更復雜和更多樣的主題，混合教程和烹飪書風格的代碼配方來解釋Python 3中的概念。章節結尾的練習可以幫助你練習所學的內容。

您將獲得該語言的堅實基礎，包括測試、調試、代碼重用和其他開發技巧的最佳實踐。本書還向您展示了如何使用各種Python工具和開放源碼包將Python用于商業、科學和藝術領域的應用程序。

• 學習簡單的數據類型，以及基本的數學和文本操作
• 在Python的內置數據結構中使用數據協商技術
• 探索Python代碼結構，包括函數的使用
• 用Python編寫大型程序，包括模塊和包
• 深入研究對象、類和其他面向對象的特性
• 檢查從平面文件到關系數據庫和NoSQL的存儲
• 使用Python構建web客戶機、服務器、api和服務
• 管理系統任務，如程序、進程和線程
• 了解并發性和網絡編程的基礎知識

數據結構和算法的更新、創新方法

這個權威的指南由其領域的專家組成的作者團隊編寫，它甚至解釋了最困難的數學概念，這樣您就可以清楚地理解c++中的數據結構和算法。

權威的作者團隊采用面向對象的設計范式，使用c++作為實現語言，同時還提供基本算法的直覺和分析。

• 提供一種獨特的多媒體格式，學習基本的數據結構和算法
• 允許您可視化關鍵的分析概念，了解該領域的最新見解，并進行數據結構設計
• 為開發程序提供清晰的方法
• 具有清晰，易于理解的寫作風格，打破了即使是最困難的數學概念

Fundamentals of Python Programming