(价值899)Python3数据分析与挖掘实战-2018年天善

让学员从零基础开始全面系统地掌握Python数据分析与挖掘的相关知识,并能够胜任Python3数据分析及数据分析与挖掘中级工程师以上的工作,学完后,能够让学员掌握Python3基础知识、编写Python爬虫进行互联网数据采集、Python大数据分析与挖掘等方面的知识,并能够对一些大型网站的数据进行采集与分析等,完成类似的中大型数据分析与挖掘项目。

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应用介绍

章节1: Python基础 第一阶段

  课时1:课程介绍 免费 

  课时2:初识python 免费 

  课时3:python语法基础 免费 

  课时4:python控制流 

  课时5:课后答疑 

章节2: Python基础 第二阶段

  课时6:python函数详解 

  课时7:python模块 

  课时8:python文件操作 

  课时9:python异常值处理 

  课时10:课后答疑 

章节3: Python 爬虫初识- 

  课时11:作业讲解及爬虫初识 

  课时12:网络爬虫原理 

  课时13:正则表达式实战 

  课时14:课后答疑 

章节4: Urllib库实战

  课时15:Urllib库实战 

  课时16:Urllib库实战(二) 

  课时17:Urllib库实战(三) 

  课时18:爬虫的异常处理 

  课时19:爬虫的浏览器伪装技术 

  课时20:python新闻爬虫实战 

  课时21:课后答疑 

章节5: 爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战

  课时22:爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战 

  课时23:图片爬虫实战 

  课时24:课后答疑

章节6: 爬虫实战及Scrapy框架的安装

  课时25:抓包分析实战1 

  课时26:抓包分析实战2 

  课时27:微信爬虫实战 

  课时28:多线程爬虫实战 

  课时29:Scrapy框架的安装 

  课时30:课后答疑 

章节7: Scrapy爬虫

  课时31:Scrapy框架常见命令实战 

  课时32:第一个Scrapy爬虫 

  课时33:Scrapy自动爬虫实战 

  课时34:课后答疑 

章节8: 用Scrapy爬取网站的数据

  课时35:天善智能课程自动爬虫实战 

  课时36:自动模拟登陆爬虫实战 

  课时37:当当商城爬虫实战 

  课时38:课后答疑

章节9: 补充以及作业讲解5 

  课时39:补充内容 

  课时40:上节课作业讲解 

  课时41:答疑 

章节10: Python数据分析与挖掘技术基础

  课时42:快速了解数据分析与数据挖掘 

  课时43:数据分析与挖掘相关模块简介与安装 

  课时44:相关模块的使用 

  课时45:Python数据导入实战 

  课时46:答疑 

章节11: Python数据可视化分析实现

  课时47:matplotlib基础 折线图/散点图 

  课时48:直方图

  课时49:读取和讯博客的数据并可视化分析 

  课时50:答疑 

章节12: Python数据清洗、集成与变换

  课时51:数据探索与数据与清洗概述(一) 

  课时52:数据探索与数据与清洗概述(二) 

  课时53:数据分布探索实战 

  课时54:数据集成实战

  课时55:答疑 

章节13: 数据转换、属性构造、数据规约

  课时56:数据转换 

  课时57:属性构造 

  课时58:数据规约 

  课时59:答疑 

章节14: 文本挖掘 

  课时60:文本挖掘 一 

  课时61:文本挖掘 二 

  课时62:答疑 

章节15: 文本相似度分析: 

  课时63:文本相似度分析一 

  课时64:文本相似度分析二 

  课时65:文本相似度分析三 

  课时66:答疑 

章节16: Python数据分析与挖掘实战 上

  课时67:Python数据建模概述 

  课时68:Python数据分类实现过程 

  课时69:常见分类算法

  课时70:knn算法(补录) 

  课时71:KNN算法与贝克斯方法 

  课时72:手写体数字识别 

  课时73:答疑 

章节17: Python数据建模与分类实现 下

  课时74:贝叶斯算法 上 

  课时75:贝叶斯课程 (补录)

  课时76:贝叶斯算法 下 

  课时77:回归算法 

  课时78:决策树 

  课时79:答疑 

章节18: Python数据分析与挖掘聚类实现与回归分析

  课时80:决策树 

  课时81:聚类 

  课时82:答疑 

章节19: Python数据分析与挖掘实战

  课时83:贝叶斯应用 

  课时84:人工神经网络理论基础 

  课时85:人工神经网络实现实战 

  课时86:答疑 

章节20: Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训上

  课时87:Apriori算法与项目实战 

  课时88:社交网络项目实战 

  课时89:答疑 

章节21: Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训下

  课时90:微博接口开发上 

  课时91:微博接口开发下 

  课时92:PhantomJS 上 

  课时93:PhantomJS 下 

  课时94:文本分类及答疑 


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