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原创 猿哥 程序员书库 2019-09-09程序员书库（ID：CodingBook） 猿妹编译
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https://cmdlinetips.com/2019/01/free-python-books-for-data-science/Python如今正被广泛应用于数据科学领域，如果你对学习Python感兴趣，并且想把它应用于数据科学，这里有很多书籍和资源可供你选择，并且都是免费的。
下面是学习Python用于数据科学的最佳书籍列表。目前的清单包括6本精彩的书：
这本书很棒，适合初学者学习Python编程，它是一本介绍Python的书，并没有涉及数据科学，不过后面的章节却为数据科学打下了基础，涵盖了数据科学常见的知识，从“数据挖掘”到“数据咀嚼”，模式匹配，从PDF文件中提取文本等。
阅读地址：https://automatetheboringstuff.com/.
本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。它不仅教你Python相关的基础概念，还帮助你了解Python编程相关的知识，Python中所有可用的数据科学工具，包括NumPy、panda、Matplotlib和机器学习工具包。如果你想用Python进行数据科学研究是认真，那本书就是你必读的一本书
Jake VanderPlas是本书的作者，也是著名的数据科学家，它已经将本书免费开源，你可以在线免费阅读
阅读地址：https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
它为数据科学家提供了200多种解决机器学习中常见挑战的方法，并提供了示例代码块。本书涵盖了使用panda、SciKitLearn的许多主题，并提供了一些简单的代码片段，这些代码片段实际上可以解决在使用Python机器学习时可能遇到的特定难题
实际上本书不是免费的，这本书的作者是Chris Albon，在他的网站上提供了大量常见的机器学习指南，喜欢的可以去看看
本书适合任何想用Python对数据科学工具包进行贝叶斯分析的人。大多数图书讨论贝叶斯推理，依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子，使没有强大数学背景的人无法接触。，但这本书改变了它，这本书从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理，把贝叶斯理论和编程实践结合起来，通过强大的Python语言库PyMC，PyMC3对于实践数据科学家来说是一个很好的补充。
在线阅读版本包含了学习贝叶斯推理所需的所有章节。
地址：http://camdavidsonpilon.github.io/probabilistic-programming -and-Bayesian-Methods-for hackers/
对于任何对学习概率和统计数据科学感兴趣的人来说都是一本很棒的书。本书介绍了如何借助计算而非数学方法，使用Python语言对数据进行统计分析，此外，对于任何从事数据科学的人来说EDA可能是学习概率和统计的最佳方法。
本书不仅能在线阅读，还能下载PDF版本。
下载地址：https://greenteapress.com/wp/think-stats-2e/
Think Bayes是Think系列中的一本很棒的免费书籍，可以用Python学习贝叶斯统计信息。
如果你已经有Python编程基础，并且对概率论也有一定的了解，那这本书就很好上手了，通过这本书，你将学习如何用Python代码而不是数学符号来解决统计问题，并使用离散概率分布而不是连续数学。一旦你学会解决数学问题，贝叶斯的基本原理就会变得更加清晰，并且能够把它用到实际问题中去。
下载地址：https://greenteapress.com/wp/think-bayes/
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原文地址：https://blog.51cto.com/15060204/2566360
