《Python基础教程》（Beginning Python From Novice to Professional）《Python学习手册》（Learning Python）《Python编程》（Programming Python）《Python编程从入门到实践》（Python Crash Course）《Python Cookbook》
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《利用Python进行数据分析》（Python for Data Analysis）《Python数据科学手册》（Python Data Science Handbook）《Python金融大数据分析》（Python for Finance）《Python数据可视化编程实战》（Python Data Visualization Cookbook）《Python数据处理》（Data Wrangling with Python）
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《Python机器学习基础教程》（Introduction to Machine Learning with Python）《Python机器学习实践指南》（Python Machine Learning Blueprints）《Python机器学习实践：测试驱动的开发方法》（Thoughtful Machine Learning with Python A Test Driven Approach）《Python机器学习经典实例》（Python Machine Learning Cookbook）《TensorFlow：实战Google深度学习框架》
Python 的学习资料很多，可以在网上查看一些学习资料，也可以在不同的视频网站上，跟着学习视频学习，这里小编推荐B站，或者网易云课堂，上面都有很多python方面的学习视频，当然，现在头条上面也有很多python方面的学习资料，推荐先从基础知识学习，关于数据分析，需要学习pandas，以及numpy 等第三方科学计算库，使用以上2个库，在数据分析中可以大大降低数据分析的成本，当然头条或者B站关于这方面的知识也很多
1、Python自身的优势。
Python简单易学可读性强，一段好的代码，阅读起来像是在读一篇外语文章，可以使你只关心完成什么工作任务，而不是纠结于Python语法。除此之外，它还拥有非常多优秀的库可用于数据分析，目前超过125,000的第三方Python库，对于像pandas，NumPy和matplotlib这样以数据为中心的库，任何懂Python语法规则的人都可以操作部署。最重要的是它是免费开源的！！
2、Python与其他数据分析工具的对比。
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（1）Python处理Excel表格，是通过调用模块，处理这些数据并生成报表。相比Excel，Python能够处理更大的数据集；能够更容易的实现自动化分析；能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。
（2）相比spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析；而Python能够处理复杂的数据逻辑，因此在这些场景的使用更有优势。
（3）相比R语言，Python的机器学习库只有一个sklearn ，所有的机器学习方法都集中在这一个库中，而R语言,我不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库，R语言中的机器学习方法是如此的分散，以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升，有一些曾经只使用R的人在转向Python，投入到一个呈现上升趋势的技术中，未来才会更加宽广。
（4）相比上述的几个工具,，Python在做机器学习、网络爬虫、大数据分析时更加的得心应手。目前很多数据科学方面的应用都可以轻松使用Python实现。包括数据搜集，清洗，整理，可视化，机器学习，人工智能，开发，运维等。所以光一个Python就可以做到全套服务。
是用三化高使前新条情强口，压身目名整林。
综合选择Python做数据分析是很好的选择，可以看一下相关课程了解一下
http://xue.ujiuye.com/class-95167/
先看看python岗位概况：
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针对数据分析岗位需要的python技能，这里分为三大块来讲。
1、数据分析需要用到那些python知识点；
是成还没立争济，身拉律标参。
2、Python数据分析最主要的工具库有哪些；
3、学习数据分析各阶段用到什么书籍或资料；
部自把外压，报马酸历听。
首先，python可以用作爬虫、web开发、AI、脚本、测试、数据分析等各个领域，每个领域对python的学习要求和深度不一样，数据分析不要求掌握很深的编程知识。
主要是以下内容，数据类型和结构、变量、函数、逻辑语句（判断、循环）、匿名函数、错误处理、遍历和迭代、进程和线程、库的使用。学习这些东西并不需要购买书籍，能省则省，网上很多教程。推荐菜鸟教程和w3cschool的python3教程，通俗易懂，非常适合初学者掌握基础语法，然后可以在实验楼这个网站练习编程，也可以自己搭建环境敲代码。
编程毕竟是抽象的，一开始理解诸如切片、迭代等概念比较吃力，只有多看多敲代码，后面自然而然就懂了。
学完python基础知识点，并有了一定的训练代码量（至少得1000行）之后，就可以开始学习数据分析工具了，也就是python的第三方数据分析库。按照我的使用经验和个人理解，有以下几个重点学习对象。
scipy&numpy：它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库，里面包含了大量的计算函数，可以很轻松的进行科学计算。
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pandas：是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的，具备强大的数据展示功能。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
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matplotlib：是一个Python 2D绘图库，可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。只需几行代码即可生成绘图，直方图，功率谱，条形图，误差图，散点图等。
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scikit-learn：是一个机器学习库，可以对数据进行分类，回归，无监督，数据降维，数据预处理等等，包含了常见的大部分机器学习方法。
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上面五种工具scipy、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn，基本能解决90%以上的数据分析问题，建议初学者把这五个工具重点用。
至于教程，推荐《利用python进行数据分析》第二版，可以掌握numpy、pandas、matplotlib的许多实用用法。我基本把这本书看完了，也敲了里面大部分代码。学习scikit-learn最好选择看官方文档，目前好像也有了中文版，可以多跑跑里面的sample。
sklearn文档案例（图片来源网络）
最后捎带提一下，还要学习SQL，这是数据分析最基础的能力，我用的是《SQL学习指南》这本书，很适合入门。
梳理一下学习路径和教程，python基础语法（菜鸟教程和w3cschool）>>numpy、pandas、matplotlib（《利用python进行数据分析》）>>scikit-learn（官方文档）
我收集了一些python学习书籍
大家感兴趣的话可以关注我的公众号：pydatas，回复：python，会把python资料合集发给大家。
增加部分参考书籍
python基础：
《Python基础教程》（Beginning Python From Novice to Professional）《Python学习手册》（Learning Python）《Python编程》（Programming Python）《Python编程从入门到实践》（Python Crash Course）《Python Cookbook》python数据分析
《利用Python进行数据分析》（Python for Data Analysis）《Python数据科学手册》（Python Data Science Handbook）《Python金融大数据分析》（Python for Finance）《Python数据可视化编程实战》（Python Data Visualization Cookbook）《Python数据处理》（Data Wrangling with Python）python机器学习
《Python机器学习基础教程》（Introduction to Machine Learning with Python）《Python机器学习实践指南》（Python Machine Learning Blueprints）《Python机器学习实践：测试驱动的开发方法》（Thoughtful Machine Learning with Python A Test Driven Approach）《Python机器学习经典实例》（Python Machine Learning Cookbook）《TensorFlow：实战Google深度学习框架》附 github大神开源的python数据科学速查小抄（仅供学习）
python
pandas
numpy
scipy
sklearn
matplotlib
python是一门很简单的语言，python最擅长就是数据处理，数据分析。
如果您懂任何一门其他技术，那么python基本就能看懂。
书籍的话推荐《python编程：从入门到实践》，从最基础的讲起，比较适合新手
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数据分析可以在拉钩教育上面有课程可以进行购买观看，我当时买的只要1块钱，现在不知道还有没有活动，可以上去看看！
计算机 二级python ,过了就入门了。掌握了知识点，再在 pat 考试网站上，刷些题目。就熟练了
初学baidu菜鸟教程就好了，有了初步认识就可以了解pandas，专门处理数据的库。我的学习方法不是看书，而是根据实际需求去网上查资源，边学边实践，慢慢就会了，至于深入学习我不需要，我只需要能够解决我日常工作就好，类似我是网络运维工程师，python只是辅助我工作实现自动化，为我提高效率，节省时间~
1.资料：你可以上《小刀网》，里面有很多的python教程，肯定有适合你的那一款
2.或者你去腾讯课堂和网易云课堂看看，里面也有很多python的免费的付费的资料的
还是看书吧，从个人经验来说，读书的体系化是碎片式学习不能比的。自己看的书:
1.python3快速入门与实战
2.python数据科学指南
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3.机器学习实战(基于sklearn)