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Python基礎(chǔ)教程crossin全60課 完整中文版PDF2.64MB / 12-03
Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)課件 + 代碼 中文pdf完整版45.4MB / 12-03
Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲實戰(zhàn)案例 中文版PDF172KB / 11-07
廖雪峰Python3零起點教程+Python經(jīng)典手冊合集 中文pdf完整版14.1MB / 11-05
廖雪峰 Python3 教程1-3及新版全套 中文PDF完整版10.2MB / 10-28
Python3零基礎(chǔ)入門教程 中文pdf完整版2.0MB / 10-24
詳情介紹
python3數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)視頻教程,讓學員從零基礎(chǔ)開始全面系統(tǒng)地掌握Python數(shù)據(jù)分析與挖掘的相關(guān)知識,并能夠勝任Python3數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)分析與挖掘中級工程師以上的工作,學完后,能夠讓學員掌握Python3基礎(chǔ)知識、編寫Python爬蟲進行互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集、Python大數(shù)據(jù)分析與挖掘等方面的知識,并能夠?qū)σ恍┐笮途W(wǎng)站的數(shù)據(jù)進行采集與分析等,完成類似的中大型數(shù)據(jù)分析與挖掘項目。
流程完整:
從頭到尾經(jīng)歷一次完整的流程
讓你弄清數(shù)據(jù)分析與建模的來龍去脈
案例豐富:
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在實戰(zhàn)中掌握崗位要求的技能與技巧
知識全面:
從基本概念、公式原理、實用技巧
到背后的思維方法,掌握數(shù)據(jù)分析每
目錄
第1章 課程介紹【贈送相關(guān)電子書+隨堂代碼】
第2章 數(shù)據(jù)獲取
第3章 單因子探索分析與數(shù)據(jù)可視化
第4章 多因子探索分析
第5章 預(yù)處理理論
第6章 挖掘建模
第7章 模型評估
第8章 總結(jié)與展望
詳細課程大綱:
核心模塊概覽:
Python基礎(chǔ)知識(4課時)
Python爬蟲技術(shù)(12課時)
Python數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)(24課時)
第一階段:Python基礎(chǔ)
第1周 Python零基礎(chǔ)入門(4小時)
課程介紹
Python初識
Python語法基礎(chǔ)
Python控制流
Python函數(shù)
Python模塊
Python文件操作
Python異常處理
第二階段:Python爬蟲技術(shù)
第2周 網(wǎng)絡(luò)爬蟲理論與簡單爬蟲編寫(4小時)
網(wǎng)絡(luò)爬蟲初識
網(wǎng)絡(luò)爬蟲原理
正則表達式
Urllib庫實戰(zhàn)
爬蟲的異常處理
爬蟲的瀏覽器偽裝技術(shù)
Python新聞爬蟲實戰(zhàn)
第3周 復雜網(wǎng)絡(luò)爬蟲的編寫與Scrapy框架(4小時)
爬蟲防屏蔽手段之代理服務(wù)器實戰(zhàn)
圖片爬蟲實戰(zhàn)
微信爬
蟲實戰(zhàn)
多線程爬蟲實戰(zhàn)
Scrapy框架的安裝
Scrapy框架常見命令實戰(zhàn)
第4周 Scrapy框架深入實戰(zhàn)(4小時)
第一個Scrapy爬蟲
Scrapy自動爬蟲實戰(zhàn)
Scrapy自動登陸爬蟲實戰(zhàn)
用Scrapy爬取某大型商城網(wǎng)站的數(shù)據(jù)
第三階段:Python數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)(24課時)
第5周 Python數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)基礎(chǔ)(4小時)
快速了解數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)
Python數(shù)據(jù)導入實戰(zhàn)
Python數(shù)據(jù)可視化分析實現(xiàn)
第6周 Python數(shù)據(jù)清洗、集成與變換(4小時)
Python數(shù)據(jù)清洗實戰(zhàn)
Python數(shù)據(jù)集成實戰(zhàn)
Python數(shù)據(jù)變換實戰(zhàn)
學會預(yù)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)
第7周 Python數(shù)據(jù)規(guī)約與文本挖掘(4小時)
Python數(shù)據(jù)規(guī)約實戰(zhàn)
Python文本挖掘之關(guān)鍵詞提取
Python文本挖掘之自動匹配推薦實現(xiàn)
第8周 Python數(shù)據(jù)建模與分類實現(xiàn)(4小時)
Python數(shù)據(jù)建模概述
Python數(shù)據(jù)分類實現(xiàn)過程
常見分類算法
KNN算法
貝克斯方法
回歸分析與決策樹
第9周 Python數(shù)據(jù)分析與挖掘聚類實現(xiàn)與回歸分析(4小時)
聚類常見算法
聚類三法實戰(zhàn)(劃分法、層次法、密度法)
K-Means算法
Python數(shù)據(jù)回歸分析實現(xiàn)基礎(chǔ)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
第10周 Python降維技術(shù)與大型數(shù)據(jù)分析與挖掘項目實訓(4小時)
Python數(shù)據(jù)降維分析實現(xiàn)
大型社交網(wǎng)站用戶行為基本數(shù)據(jù)分析與挖掘分析項目概述與實現(xiàn)思路
大型社交網(wǎng)站用戶行為基本數(shù)據(jù)分析與挖掘分析項目數(shù)據(jù)預(yù)處理實戰(zhàn)
大型社交網(wǎng)站用戶行為基本數(shù)據(jù)分析與挖掘分析項目數(shù)據(jù)建模實戰(zhàn)
大型社交網(wǎng)站用戶行為基本數(shù)據(jù)分析與挖掘分析項目終極實戰(zhàn)
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