大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python的学习资料的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python的学习资料的解答，让我们一起看看吧。
用python做机器学习有哪些资料推荐？
sklearn, 去***下载，里面讲解非常详细，同时还要学习一个pandas，numpy，matplotlib。视频的话直接在爱奇里搜机器学习，有一个免费的系列***，希望能帮助到你。记住，是免费的。
如今确实挺多诸如、机器学习的岗位选择使用python做开发的多，那么，如果是想从事机器学习开发的话，该如何起步呢？
要想把机器学习用起来，就得先掌握python的基础，诸如import、对象等的一些概念和使用要了然于心，否则基础不扎实的话，就会面临很多琐碎的问题。对于python基础的掌握，推荐慕课网教程，个人听过感觉还不错。 当然，书籍方法的话推荐《Python编程 从入门到》，此书可以充当字典，遇到不会的可以多翻翻。
python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和统计等的数学运算，像大部分机器学习的开发者都熟悉的Scikit Learn包一样，里面封装了很多算法，可以让我们事半功倍。但也相应的需要我们花时间去了解里面包的使用，在这里推荐去***看（***s://scikit-learn.org/stable），里面也提供了很多例子供我们参考和研习。当然，也可以购买相应的书籍，这里推荐《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》。此书涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。
机器学习需要使用的算法是很多的，虽然前辈们已经为我们留下了各种包方便我们使用，但真正解决机器学习开发者级别的，还在于内功的深厚，也就是算法。 只有真正的弄懂了算法，在开发的过程中才能真正的知其然而又知其所以然。 懂得了算法，你才能知道为什么需要这样做，为什么那样做会产生那样的结果，如何更好的调参等。 如果没有算法做铺垫，很快就会迷失在调包的迷雾中，很难更近一步的往上。 在这里，推荐你去看吴恩达机器学习课程，这门课程在网易公开课上也有。 同时，也建议你去看机器学习的入门教材，也就是周志华出的《机器学习》，此书对于新手来说也算是一件宝物。在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：此书介绍机器学习的基础知识；讨论了—些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）后期还涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
python计算机二级考试有什么好的学习建议或复习资料吗？
感谢邀请！我的建议如下：
1.熟悉全国计算机等级考试二级 Ｐｙｔｈｏｎ 语言程序设计考试大纲，知己知彼百战百胜，只有知道考点才能更好的复习；
目前***给出的复习大纲为
2.一般来说，填空题和选择题一般考的都是基础知识，他的易考点教材和考试资料都会列举出来的。
有些题型是根本不会变的。多做题就行了。
4.考试资料的话 ，目前 教育部已经出版了关于二级等考的书籍 《高教版Python语言程序设计冲刺试》（含线上题库） 书籍中明确指出 ，教育部指定的Python 二级等考备考平台为 ***.Python123.io 。 在这个平台目前有10 套备考专用试卷，有免费的和收费的试卷， 介绍说只要能够达到平均分80 分， 就考试顺利通关。 这里是教育部指定的书籍 ，以及配套练习[_a***_]， 在这里才能做好考前 备考的准备。
感谢邀请。
我是第一批获取的python二级证书，从我个人的角度来说，你只要买以下参考书籍就可以了。还有，你可以从淘宝上买点题库，现在题库应该是有了，多刷刷题库，多看看书就可以了。
如若有问题，欢迎大家评论区留言讨论。
Python 做为全国计算机等级考试的一个科目，是2018年9月第一次开考。
做为计算机的基础性语言，相对来说考试的难度还不是特别高。
如果是2019年3月份考试，面临的最大一个问题就是考试中心对于语言类科目改革：
自2019年3月考试起，二级语言类及数据库类科目（即除MS Office高级应用外的其他二级科目）调整获证条件为：总分达到60分且选择题得分达到50%及以上（即选择题得分要达到20分及以上）的考生，方可获得合格证书。
备考上，
目前还是建议以刷题库为主，
毕竟你要考试的内容都是题库里面的。
对python开发的基础原理完全不懂，有什么资料可以推荐吗？
很高兴回答这个问题，笔者接触python已经有2年了给我一种感觉。
- Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。
- 开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，大大降低开发周期，避免重复造轮子。
3.python作为一门高级编程语言，它的诞生虽然很偶然，但是它得到程序员的喜爱却是必然之路。
python行情：国内python人才需求呈大规模上升，薪资水平也水涨船高。学python的人大多非科班出身。很多大学并没有开设此专业，因此就出现了大量的人才缺口，未来python就业形势，是大幅度上升的，加上互联网行业正在进入成长爆发期，所以现在开始学习是明智的选择。
python应用领域：系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、爬虫编写、机器学习、人工智能等等。
学习资料推荐：可以去python的网站多去学习或者买一本python入门的门回来先了解它的特性以及优势，或者去我的专栏里面有一套，python入门的一套基础***提供你学习提升，对零基础的学员专门定制的，有什么可以问题可以关注咨询我。
到此，以上就是小编对于python的学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于python的学习资料的3点解答对大家有用。
