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课程介绍：
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。
课程目录:
章节1： Python基础 第一阶段
课时1：课程介绍 16:16
课时2：初识python 18:36
课时3：python语法基础 47:00
课时4：python控制流 32:10
课时5：课后答疑 26:44
章节2： Python基础 第二阶段
课时6：python函数详解 32:28
课时7：python模块 29:44
课时8：python文件操作 22:53
课时9：python异常值处理 11:46
课时10：课后答疑 30:29
章节3： Python 爬虫初识
课时11：作业讲解及爬虫初识 61:53
课时12：网络爬虫原理 05:55
课时13：正则表达式实战 59:07
课时14：课后答疑 13:06
章节4： Urllib库实战
课时15：Urllib库实战 35:59
课时16：Urllib库实战（二） 17:51
课时17：Urllib库实战（三） 23:07
课时18：爬虫的异常处理 11:51
课时19：爬虫的浏览器伪装技术 09:27
课时20：python新闻爬虫实战 17:07
课时21：课后答疑 15:50
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 39:24
课时23：图片爬虫实战 60:00
课时24：课后答疑 42:54
章节6： 爬虫实战及Scrapy框架的安装
课时25：抓包分析实战1 59:57
课时26：抓包分析实战2 28:15
课时27：微信爬虫实战 14:30
课时28：多线程爬虫实战 22:40
课时29：Scrapy框架的安装 10:51
课时30：课后答疑 21:40
章节7： Scrapy爬虫
课时31：Scrapy框架常见命令实战 53:15
课时32：第一个Scrapy爬虫 34:19
课时33：Scrapy自动爬虫实战 40:17
课时34：课后答疑 24:28
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 40:54
课时36：自动模拟登陆爬虫实战 50:20
课时37：当当商城爬虫实战 37:10
课时38：课后答疑 24:33
章节9： 补充以及作业讲解
课时39：补充内容 32:15
课时40：上节课作业讲解 35:10
课时41：答疑 48:32
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 24:44
课时43：数据分析与挖掘相关模块简介与安装 31:32
课时44：相关模块的使用 38:40
课时45：Python数据导入实战 36:07
课时46：答疑 15:46
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 45:55
课时48：直方图 33:32
课时49：读取和讯博客的数据并可视化分析 17:40
课时50：答疑 11:30
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） 47:39
课时52：数据探索与数据与清洗概述（二） 13:00
课时53：数据分布探索实战 28:12
课时54：数据集成实战 09:11
课时55：答疑 08:46
章节13： 数据转换、属性构造、数据规约
课时56：数据转换 59:13
课时57：属性构造 13:20
课时58：数据规约 33:56
课时59：答疑 05:01
章节14： 文本挖掘
课时60：文本挖掘 一 53:23
课时61：文本挖掘 二 46:56
课时62：答疑 13:46
章节15： 文本相似度分析
课时63：文本相似度分析一 35:58
课时64：文本相似度分析二 24:05
课时65：文本相似度分析三 50:20
课时66：答疑 11:57
章节16： Python数据分析与挖掘实战 上
课时67：Python数据建模概述 04:38
课时68：Python数据分类实现过程 08:08
课时69：常见分类算法 01:34
课时70：knn算法（补录） 14:04
课时71：KNN算法与贝克斯方法 36:23
课时72：手写体数字识别 62:21
课时73：答疑 14:46
章节17： Python数据建模与分类实现 下
课时74：贝叶斯算法 上 46:34
课时75：贝叶斯课程 （补录） 03:42
课时76：贝叶斯算法 下 10:17
课时77：回归算法 48:23
课时78：决策树 26:25
课时79：答疑 03:57
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 52:07
课时81：聚类 59:26
课时82：答疑 14:18
章节19： Python数据分析与挖掘实战
课时83：贝叶斯应用 43:30
课时84：人工神经网络理论基础 46:46
课时85：人工神经网络实现实战 60:00
课时86：答疑 14:58
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 56:43
课时88：社交网络项目实战 60:00
课时89：答疑 39:37
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 33:20
课时91：微博接口开发下 23:49
课时92：PhantomJS 上 59:59
课时93：PhantomJS 下 05:42
课时94：文本分类及答疑
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发表于 2019-3-27 13:12
