python有什么好的学习资源?

数据科学与大数据技术专业大学排名如下：

数据科学与大数据技术全国排名为哈尔滨工业大学、中国科学技术大学、同济大学、北京大学、中国人民大学等。

1、哈尔滨工业大学(Harbin Institute of Technology)：位于中国黑龙江省哈尔滨市，是中国著名的综合性研究型大学之一。学校设有多个学院和研究机构，涵盖工科、理科、经济管理、文学、法学等多个学科领域。

2、中国科学技术大学(University of Science and Technology of China)：位于中国安徽省合肥市，是中国的一所以理工科为主的顶级研究型大学。学校在科学、技术和工程领域享有很高的声誉，是中国重要的科研和创新基地。

3、同济大学(Tongji University)：位于中国上海市，是一所以工科为主的综合性大学。学校设有多个学院和研究所，涵盖工程、科学、医学、经济、管理、人文等多个学科领域。

4、北京大学(Peking University)：位于中国北京市，是中国最古老、最具声誉的综合性大学之一。学校在各个学科领域都有卓越的教学和研究实力，是中国乃至亚洲最重要的高等学府之一。

5、中国人民大学(Renmin University of China)：位于中国北京市，是中国的一所重点综合性研究型大学。学校在社会科学、经济学、法学等领域有较高的学术声誉，同时也涵盖了文学、自然科学、管理学等多个学科。

以上仅为对这些大学的简要介绍，详细的招生专业、课程设置和学校特色等信息请以学校官方网站或招生办公室提供的官方信息为准。在选择大学时，建议您综合考虑学校的学术声誉、专业设置、教学质量、科研实力、校园文化以及个人兴趣和职业规划等因素。

数据科学与大数据技术

数据科学与大数据技术专业是当前非常热门和具有发展潜力的专业领域。该专业旨在培养学生在大数据时代中从事数据分析、数据挖掘、机器学习等相关领域的能力和技术。以下是对数据科学与大数据技术专业的介绍：

1. 专业内容：该专业主要包括数学、统计学、计算机科学、数据库技术、数据分析、人工智能、机器学习等课程。学生将学习数据分析的基本原理、大数据处理和存储技术、数据挖掘方法、机器学习算法等，同时还会进行实践项目和实习。

2. 就业前景：随着数字化和信息化的快速发展，各行各业都产生了大量的数据，因此对于数据科学与大数据技术专业毕业生的需求也越来越大。毕业生可以在互联网公司、金融机构、医疗健康领域、电子商务、物联网、政府部门等行业找到就业机会，并从事数据分析师、数据工程师、数据科学家、人工智能工程师等职业。

3. 技能要求：学生需要具备扎实的数学和统计基础，熟悉编程语言(如Python、R等)，了解数据库原理和SQL语言，掌握数据分析和挖掘的基本方法和工具，熟悉大数据处理平台(如Hadoop、Spark等)的使用。

4. 继续深造：对于一些有更高学术追求或者从事研究工作的学生，可以考虑继续攻读相关领域的硕士或博士研究生学位，深入学习和研究数据科学、大数据技术等领域的前沿知识和技术。

数据科学与大数据技术专业具有很好的就业前景和发展潜力，但也需要不断学习和更新知识，跟上技术的发展步伐。学生在选择该专业时，应该了解自身的兴趣和职业规划，并做好对数学、编程和统计学等基础学科的学习准备。

学习python的六个宝藏App

开源中国

这个是一个程序员的技术分享ApP， 在这上面你不仅可以和其他的学习或从业者交流经验，还可以第一时同看到行业内最前沿的资讯，利用碎片下的时间去这上面逛逛说不定就能解答目己的学习问

solo learn

这是苹果端的一个App， 联有教学还有相对应的练习题，有同题还可以到社区中发帖提问，但是它有一个缺点就是全英文的，目前还没有汉比，英语不好的小伙伴学solo learn刀可能会有点难度

中国大学慕课

它汇集中国诸多优质高校的M00C课程在这里，每一个有意愿提升目己的人都可以获得优质的高等教育。

兰然这上面有非常商质量的Pytho课程中国大学慕课非常适合小白八门学刀

C SDN

这个就不用多说了、纯技术交流网站。不论C SDN是各种学习资源还是优质文章，你都可以在这里找到，有问题或者有学习心得想分享出来那么用这个就对了

python编程狮

这是一款专门为零基础Pytho r编程爱好者打造的一款八门工具App， 致力于帮助初学者八门python编程语言.游戏化闯关学习， 让你轻轻松松学会put hon

W3C School

他是由老牌的编程学可网站W3c5chool 所推出的编程八门工具App， 适合零基础的初学者八门。上面有众多的几分钟，十凡分钟的微型课W3C sChool程， 还有大量的W3C School题库可以进行练刀

作者看着网上各种数据分析的知识泛滥， 但是没有什么体系，初学者不知道学哪些， 不知道学多少， 不知道学多深， 单纯一个python语言， 数据分析会用到那种程度， 不可能说像开发那样去学， numpy如果不是做算法工程师用到的知识并不多， pandas知识杂乱无章， 哪些才是最常用的功能等等， 作者不忍众生皆苦， 决定写一套python数据分析的全套教程， 目前已完成一部分课件的制作。需要说明的是， 作为一名数据分析师， 你应该先会一点Excel和SQL知识，相关的内容， 网上很多。但是， 即便你一点Excel和SQL都不会也不会影响这部分的学习 !目前作者整理的大纲如下：

第一章 python编程基础

1.1 python语言概述 1.2 数据科学神器--Anaconda介绍与安装 1.3 标准输入输出 1.4 变量定义与赋值 1.5 数据类型 1.6 流程控制语句 1.7 函数

1.8 面向对象编程 第二章 python数据清洗之numpy 2.1 核心ndarray对象的创建 2.2 ndarray对象常用的属性和方法 2.3 ndarray对象的索引和切片 2.4 ndarray对象的分割与合并 2.5 ndarray对象的广播(Broadcast) 2.6 numpy中的算术运算函数 2.7 numpy中的统计函数 2.8 numpy中的排序 搜索 计数 去重函数 2.9 numpy中的字符串函数 2.10 numpy中可能会用到的线性代数模块(后期机器学习会用到一点)

第三章 数据清洗神器pandas

3.1 pandas核心对象之Series对象的创建 常用属性和方法 3.2 pandas核心对象之DataFrame对象的创建 常用属性和方法 3.3 DataFrame对象的列操作和行操作 3.4 DataFrame对象的索引和切片 3.5 DataFrame对象的布尔索引 3.6 数据的读入与导出 3.7 groupby分组运算 3.8 数据合并与数据透视

第四章 数据可视化matplotlib seaborn pyecharts

4.1 包括常用图形的绘制，略

第五章 实战案列

5.1 拉勾网数据分析相关职位分析 5.2 boss直聘数据分析相关职位分析 5.3 珍爱网女性用户数据分析

第六章 机器学习

机器学习部分， 简单的算法会讲手写， 难的就用scikit-learn实现， 可能有小伙伴说， 这是调包侠干的， 小哥哥!小姐姐!哪有那么多公司， 那么多人自己干写算法的， 有几个人敢说他写的算法比scikit-learn写得好? 再说了， 你是数据分析师， 这些是你的工具， 解决问题的!不是一天到晚拉格朗日对偶性!先来个机器学习介绍， 然后如下：

6.1 K近邻算法 6.2 Kmeans算法 6.3 决策树 阶段案列：决策树案列(保险行业) 6.4 线性回归 岭回归 Lasso回归 6.5 逻辑回归 6.6 朴素贝叶斯 阶段案列：推荐系统(电商玩具) 6.7 随机森林 6.8 Adaboost 6.9 梯度提升树GBDT 6.10 极端梯度提升树Xgboost 6.11 支持向量机SVM 6.12 神经网络 阶段案例：Xgboost案例

------------------------------本节内容-----------------------------------------

python语言概述

在说python之前， 我们还是先来看看计算机软硬件的发展历史。

1 计算机硬件的发展历史

第一代计算机-电子管计算机(1946-1957)

无论如何，一项技术的突破必然伴随着其他行业的突破，简而言之，电子计算机的出现，前提必须有电子技术的进步，否则一切都是空谈!下面是我列举出计算机硬件的发展过程中， 一些比较重要的事件。

1906年， 美国的Lee De Forest 发明了电子管。在这之前造出数字电子计算机是不可能的。这为电子计算机的发 展奠定了基础。

1924年2月， 一个具有划时代意义的公司成立，IBM。

1935年， IBM推出IBM 601机。 这是一台能在一秒钟算出乘法的穿孔卡片计算机。这台机器无论在自然科学还是在商业意义上都具有重要的地位。大约造了1500台。

1937年， 英国剑桥大学的Alan M. Turing (1912-1954)出版了他的论文 ，并提出了被后人称之为"图灵机"的数学模型。

1937年， 美国贝尔试验室的George Stibitz展示了用继电器表示二进制的装置。尽管仅仅是个展示品，但却是世界上第一台二进制电子计算机。

1941年， Atanasoff和学生Berry完成了能解线性代数方程的计算机，取名叫"ABC"(Atanasoff-Berry Computer)，用电容作存储器，用穿孔卡片作辅助存储器，那些孔实际上是"烧"上的。 时钟频率是60HZ，完成一次加法运算用时一秒。这就是ABC计算机。

1946年， 美国宾夕法尼亚大学，第一台通用电子计算机ENIAC (Electronic Numerical Integrator 和 Computer)诞生， 总工程师埃克特在当时年仅25岁。

这时的计算机的基本线路是采用电子管结构，程序从人工手编的 机器指令程序(0 1)，过渡到符号语言(汇编)，电子管计算机是计算工具革命性发展的开始，它所采用的进位制与程序存贮等基本技术思想，奠定了现代电子计算机技术基础。以冯·诺依曼为代表。

第二代计算机——晶体管计算机(时间1957~1964)

电子管时代的计算机尽管已经步入了现代计算机的范畴，但其体积之大、能耗之高、故障之多、价格之贵大大制约了它的普及应用。直到晶体管被发明出来，电子计算机才找到了腾飞的起点，一发而不可收……

20世纪50年代中期，晶体管的出现使计算机生产技术得到了根本性的发展，由晶体管代替电子管作为计算机的基础器件，用 磁芯或磁鼓作存储器，在整体性能上，比第一代计算机有了很大的提高。

第三代计算机——中小规模集成电路计算机(时间1964~1971)

20世纪60年代中期， 计算机发展历程随着半导体工艺的发展，成功制造了集成电路。中小规模集成电路成为计算机的主要部件，主存储器也渐渐过渡到 半导体存储器，使计算机的体积更小，大大降低了计算机计算时的功耗，由于减少了 焊点和 接插件，进一步提高了计算机的可靠性。

第四代计算机——大规模和超大规模集成电路计算机(时间1971~至今)

随着大规模集成电路的成功制作并用于计算机硬件生产过程，计算机的体积进一步缩小，性能进一步提高。集成更高的大容量半导体存储器作为内存储器，发展了并行技术和多机系统，出现了 精简指令集计算机(RISC)，软件系统工程化、理论化，程序设计自动化。微型计算机在社会上的应用范围进一步扩大，几乎所有领域都能看到计算机的“身影”。

第五代计算机——泛指具有人工智能的计算机(至今~未来)

目前还没有明确地定义

2 简述计算机软件的发展历史

编程语言的发展评选网

计算机软件系统的发展，也伴随着编程语言的发展。计算机程序设计语言的发展，经历了从机器语言、汇编语言到高级语言的历程。

机器语言：简单点说，机器本身也只认识0和1，电路无非就只有通和断两种状态，对应的二进制就是二进制的1和1。

汇编语言：汇编语言只是把一些特殊的二进制用特殊的符号表示，例如，机器要传送一个数据，假设“传送”这个指令对应的机器码是000101，则人们把000101用一个特殊符号，比如mov来表示，当人们要用这个指令时用mov就行，但是mov的本质还是000101，没有脱离硬件的范围，有可能这个指令不能在其他机器上用。

高级语言：高级语言完全脱离了硬件范畴，所有的语法更贴近人类的自然语言，人们只需要清楚高级语言的语法，写出程序就行了，剩下的交给编译器或者解释器去编译或者解释成机器语言就行了，看，这样就完全脱离了硬件的范畴，大大提高了程序的开发效率。接下来我们就来看看高级语言的发展，高级语言非常多，我们主要看看比较经典的几个。

高级语言的发展

B语言与Unix

20世纪60年代，贝尔实验室的研究员Ken Thompson(肯·汤普森)发明了B语言，并使用B编了个游戏 - Space Travel，他想玩自己这个游戏，所以他背着老板找到了台空闲的机器 - PDP-7，但是这台机器没有操作系统，于是Thompson着手为PDP-7开发操作系统，后来这个OS被命名为 - UNIX。

C语言

1971年，Ken Thompson(肯·汤普森)的同事D.M.Ritchie(DM里奇)，也很想玩Space Travel，所以加入了Ken Thompson，合作开发UNIX，他的主要工作是改进Thompson的B语言。最终，在1972年这个新语言被称为C，取BCPL的第二个字母，也是B的下一个字母。

C语言和Unix

1973年，C主体完成。Ken Thompson和D.M.Ritchie迫不及待的开始用C语言完全重写了UNIX。此时编程的乐趣已经使他们完全忘记了那个“Space Travel”，一门心思的投入到了UNIX和C语言的开发中。自此，C语言和UNIX相辅相成的发展至今。

类C语言起源、历史

C++(C plus plus Programming Language) - 1983

还是贝尔实验室的人，Bjarne Stroustrup(本贾尼·斯特劳斯特卢普) 在C语言的基础上推出了C++，它扩充和完善了C语言，特别是在面向对象编程方面。一定程度上克服了C语言编写大型程序时的不足。

Python (Python Programming Language)--1991

1989年圣诞节期间，Guido van Rossum 在阿姆斯特丹，Guido van Rossum为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC语言的一种继承。之所以选中Python(大蟒蛇的意思)作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。第一个Python的版本发布于1991年。

Java(Java Programming Language) - 1995

Sun公司的Patrick Naughton的工作小组研发了Java语言，主要成员是James Gosling(詹姆斯·高斯林)

C(C Sharp Programming Language) - 2000

Microsoft公司的Anders Hejlsberg(安德斯·海尔斯伯格)发明了C，他也是Delphi语言之父。

当然现在还有一些新语言，比如2009年Google的go语言，以及麻省理工的julia等。

3 为什么是Python

Python有哪些优点

1 语法简单 漂亮：我们可以说Python是简约的语言，非常易于读写。在遇到问题时，我们可以把更多的注意力放在问题本身上，而不用花费太多精力在程序语言、语法上。

2 丰富而免费的库：Python社区创造了各种各样的Python库。在他们的帮助下，你可以管理文档，执行单元测试、数据库、web浏览器、电子邮件、密码学、图形用户界面和更多的东西。所有东西包括在标准库，然而，除了它，还有很多其他的库。

3 开源：Python是免费开源的。这意味着我们不用花钱，就可以共享、复制和交换它，这也帮助Python形成了丰富的社区资源，使其更加完善，技术发展更快。

4 Python既支持面向过程，也支持面向对象编程。在面向过程编程中，程序员复用代码，在面向对象编程中，使用基于数据和函数的对象。尽管面向对象的程序语言通常十分复杂，Python却设法保持简洁。

5 Python兼容众多平台，所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰。

Python有哪些作用

Python是什么都能做，但是我们学的是数据分析，我们看看在数据分析领域Python能做什么。

数据采集：以Scrapy 为代表的各类方式的爬虫

数据链接：Python有大量各类数据库的第三方包，方便快速的实现增删改查

数据清洗：Numpy、Pandas，结构化和非结构化的数据清洗及数据规整化的利器

数据分析：Scikit-Learn、Scipy，统计分析，科学计算、建模等

数据可视化：Matplotlib、Seaborn等等大量各类可视化的库

所以说总结， 为什么数据科学选的是python， 最重要就是两个原因：

1 语法简单漂亮

2 大量丰富免费的第三方库