大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于谁的python学习资料比较好的问题，于是小编就整理了5个相关介绍谁的Python学习资料比较好的解答，让我们一起看看吧。
- 用python做机器学习有哪些资料推荐？
- 想学python桌面编程，有哪些教学资料适合学习？
- 月薪2万大数据程序员，为啥必须学点Python路线资料？
- 每天学Python进阶1小时，学会args+kwargs资料很难吗？
- python+大数据视频教程资料，哪里可以找到？
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。
如今确实挺多诸如数据分析、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 从入门到实践》，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。
想学python桌面编程，有哪些教学资料适合学习？
你说的是python的桌面GUI编程吧，目前来说，比较流行的有3种方式，分别是tkinter，wxpython和pyqt，下面我介绍一下这3种方式，实验环境win7+python3.6+5.0，主要内容如下：
1.tkinter：这个是python自带的一个简单的开发桌面GUI程序的包，对于一些简单的应用来说，可以考虑使用这个包，简单快捷、容易上手，这里学习的话，可以参考网上的一些教程，但如果想深入了解的话，建议学习一下官方的文档***s://docs.python.org/2/library/tkinter.html，比较详细：
程序运行截图如下：
2.wxpython：这是一个跨平台的python GUI开发工具包，对于中小型[_a***_]来说，使用这个包完全可以，有许多现成的控件可供使用，网上也有许多相关的教程和资料，像***s://***.yiibai***/wxpython/，官方文档***s://wxpython.org/pages/overview/等，比较详细，安装命令“pip install wxpython”：
wxpython测试代码：
月薪2万大数据程序员，为啥必须学点Python路线资料？
我们先来看下大数据一般的几个方向：方向一：运维方向，涵盖linux基础，原生Hadoop，华为Hadoop搭建运维，华为数据挖掘工具使用，数学算法方向二：运维方向，涵盖linux基础，原生Hadoop搭建运维，数学算法。方向三，开发方向，涵盖linux基础，原生Hadoop搭建运维，数学算法，Python（后期）所以，开发语言在大数据里面是必不可少的，而简单易学，上手快的Python语言，将作为大数据的首选语言！互联网行业的薪资高、发展前景好，已经是人尽皆知的事了。越来越多的人对编程有了兴趣，想通过加入大公司实现人生逆袭，我们身边也涌现出了一些从零学习、变身大神的励志故事。但更多的人还是选择观望：有人觉得编程太难了，肯定学不会；有的想学编程，但不知道怎么学，甚至连学哪门语言都拿不准。而一些早早付出行动，找到学习方法入门的人，现在早已月薪过万，开始人生的新一页了。种一棵树最好的时间是10年前，其次是现在！如果真的想学习编程，在2018年，Python绝对是你不能忽视的一门语言。
每天学Python进阶1小时，学会args+kwargs资料很难吗？
肯定是可以的。
学习贵在坚持。每天一小时虽然不多，但也不算少。如果每天都能坚持下来去学习一小时的Python，经过几个月时间就会有很明显的变化，要理解这些东西不是难事。
当然，再坚持花时间的同时，还需要讲究使用的学习资料和学习方法，达到事半功倍的效果 反之事倍功半就太浪费时间了。
总之坚持去学吧，祝你获得想要的知识，达到想去的高度！
python+大数据***教程资料，哪里可以找到？
想学大数据的话并不是一门Python就可以解决的，大数据平台Hadoop本身是java开发的，Spark由Scala编写。
对于初学者，尤其是没有接触过语言的人想入门大数据，个人觉得先从python学起，然后再学习Java。
首先python作为一门脚本语言，很容易入门。各种编程领域的类库之多，代码的精简，通常一两行代码就可以完成强大的功能。
Spark是个通用的集群计算框架，由于Spark是将计算运行在内存上的，所以运行速度非常快。Spark具有Python的Api，完全可以用Python来写，然后运行到集群中。
入门了之后可以学习J***a，j***a由于学习周期长，所以推荐先学习python来入门大数据，有助于提高学习兴趣，形成正向反馈。
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到此，以上就是小编对于谁的python学习资料比较好的问题就介绍到这了，希望介绍关于谁的python学习资料比较好的5点解答对大家有用。
