Python 數據分析 + 人工智能

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365
視頻時長
206小時
學習人數
2992
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Python數據分析

L3
matplotlib繪圖、數據可視化

matplotlib繪圖、數據可視化

D1 Matplotlib-繪圖庫的介紹 試聽 D2 Matplotlib-繪制折線圖和標注的實現及使用場景介紹 D3 Matplotlib-繪制散點圖和柱形圖的實現及使用場景介紹
D4 Matplotlib-繪制餅圖和直方圖的實現及使用場景介紹
L4
Numpy數學計算模塊

Numpy數學計算模塊

D1 numpy庫的介紹 試聽 D2 numpy實現雨滴的均勻分布和模擬正態分布 D3 numpy類型數據屬性、類型的查看和數組的運算-學生成績權重運算
D4 numpy類型數據的合并、分割和io讀寫操作
L5
Pandas數據分析環境

pandas

D1 pandas的介紹 試聽 D2 DataFrame、Series結構數據的索引、賦值、排序操作 D3 DataFrame、Series結構數據的算術運算和邏輯運算及自定義運算
D4 pandas實現繪圖以及csv/hdf5等類型數據的讀寫操作和使用場景 D5 粗糙數據缺失的處理和數據離散化(數據分段)-股票數據離散化實戰 D6 比較不在同一張表的據之間的關系-按行合并和按key合并
D7 常用的分類匯總表格-交叉表和透視表 D8 對數據集進行分組,然后對每組進行統計分析-分組與聚合
L6
數據分析練習項目

數據分析綜合項目

D1 地震數據分析項目(一) D2 地震數據分析項目(二) D3 地震數據分析項目(三)
D4 商城數據分析項目(一) D5 商城數據分析項目(二) D6 商城數據分析項目(三)
L7
企業級Python數據分析項目實戰

學員通過對《企業級Python數據分析項目實戰》的學習, 掌握Python數據分析的常用知識點和技能,熟悉企業級數據分析報告的書寫流程和方法, 掌握表格數據和文本數據的處理,指標計算和數據可視化繪圖,機器學習算法建模預測等等知識, 為數據相關行業就業打下堅實的基礎。

D1 Pandas數據分析技能總結 D2 項目1:電子商務平臺數據分析實戰1 - 數據規整和分析思路 D3 項目1:電子商務平臺數據分析實戰2 - 描述性分析
D4 項目1:電子商務平臺數據分析實戰3 - 探索性分析 D5 文本分析技能總結 D6 項目2:互聯網產品搜索引擎推廣數據分析1 - 數據采集和清洗
D7 項目2:互聯網產品搜索引擎推廣數據分析2 - 數據分析

Python高級應用

L10
python語言進階

線程,進程,協程,HTTP網絡協議是面試中和工作中經常用到,在面向對象編程中也頻繁使用,這四天課帶你掌握以上的知識

D1 高級階段課程介紹以及ip端口的介紹使用 D2 使用socket實現的udp通信 免費 D3 使用socket實現的tcp通信
D4 tcp實現文件的上傳和下載 D5 迭代器和生成器的介紹和使用場景 D6 線程 試聽
D7 進程 D8 協程 D9 網絡協議
D10 GIL全局解釋器鎖 D11 閉包的定義以及作用和執行流程 D12 賦值、修改、淺拷貝、深拷貝對數據的影響
D13 裝飾的用法和使用場景 D14 公有屬性、私有屬性、保護屬性和導包高級用法 D15 super解決鉆石繼承帶來的問題
D16 面向對象編程中的封裝繼承多態
L11
快速上手linux

通過這個階段的學習,讓你認識windows和Ubuntu的區別,對于開發人員來說,ubuntu有什么好處,掌握linux操作命令,使得開發事半功倍

D1 Linux 試聽 D2 常用的Linux命令及選項 D3 Linux系統命令
L12
MySQL數據庫

MySQL是一種開放源代碼的數據庫管理系統,使用最常用的 數據庫查詢語言,也是中小型其實使用最多的數據庫,因為其速度、可靠性和適應性而備受關注。大多數人都認為在不需要事務化處理的情況下,MySQL是管理內容最好的選擇

D1 MySQL 數據庫的認識和基本使用 試聽 D2 數據庫的基礎操作 D3 數據庫的進階操作(一)
D4 數據庫的進階操作(二) D5 數據庫編程及數據庫高級概念
L13
數據結構與算法

該階段課程介紹了數據結構與算法的基本知識,主要內容包括Python面向對象程序設計、順序表、鏈表、棧和隊列、二叉樹和樹、集合、排序以及算法的基本知識。拓展問題求解的思路,從解決問題的目標來組織教學內容,注重理論與實踐的并用。

D1 數據結構介紹及數據空間復雜度 時間復雜度 D2 鏈表結構與實現 順序結構與實現 D3 雙向鏈表結構與實現, 循環列表結構與實現
D4 排序(上) D5 排序(下) 搜索

WEB前端開發

L14
HTML與CSS基礎

HTML和CSS是前端開發必備的基礎語言,HTML代表結構,CSS代表樣式。HTML和CSS相輔相成缺一不可。其語法簡單、易學,是我們開發不可缺少的一種網頁描述語言

D1 html基礎 免費 D2 html基礎-表單/表格 免費 D3 CSS基礎
D4 CSS樣式屬性 D5 CSS盒模型解析/浮動 D6 溢出處理與定位
D7 瀏覽器兼容CSS hack D8 圖片精靈/經典三列布局
L15
Java Script基礎語法

JavaScript一種直譯式腳本語言,是一種動態類型、弱類型、基于原型的語言,內置支持類型。它的解釋器被稱為JavaScript引擎,為瀏覽器的一部分,廣泛用于客戶端的腳本語言,最早是在HTML(標準通用標記語言下的一個應用)網頁上使用,用來給HTML網頁增加動態功能。JavaScript是世界上最流行的編程語言。他有很多特點,最著名的即是其簡單性與跨平臺性。Javscript也是前端開發必不可

D1 初識JS(一) D2 變量與數據類型 D3 javascript流程控制語句
D4 DOM編程 D5 DOM編程-常用節點 D6 DOM編程-表格和表單
D7 BOM編程 D8 Event事件 D9 Event事件-拖拽和滾輪
D10 ajax簡介與實例 D11 AJAX,json與jsonp跨域
L16
特效開發高級實戰jQuery

本課程從零開始由淺入深詳細講解了jQuery的歷史,版本差異,以及其內部提供的大量供于開發者使用的API

D1 Bootstrap(一) D2 Bootstrap(二) D3 jQuery基礎
D4 jQuery框架詳解 D5 html5實現彩色燈光文字 D6 jQuery實現萬花筒自由旋轉效果
D7 jQuery入門精講之美圖相冊(一) D8 jQuery入門精講之美圖相冊(二)

Python數據采集

L17
爬蟲開發與實戰

爬蟲是一種按照一定的規則,自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始,獲得初始網頁上的URL,在抓取網頁的過程中,不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件。

D1 爬蟲的介紹 試聽 D2 requests庫-模擬瀏覽器獲取百度貼吧數據 試聽 D3 requests庫-模擬瀏覽器獲取人人網登錄后的數據
D4 requests庫-通過代理獲取百度數據以及其他高級用法 D5 urlib包-獲取百度數據 D6 json處理網站響應數據-拉鉤網數據解析實戰
D7 正則處理網站響應數據-果殼網數據解析實戰 D8 正則處理網站響應數據-36K網數據解析實戰 D9 正則處理網站響應數據-內涵吧數據解析實戰
D10 xpath處理網站響應數據-xpath語法介紹和使用 D11 bs4處理網站響應數據-豆瓣讀書數據解析實戰 D12 多線程爬蟲-線程的回顧和單線程實現騰訊數據抓取
D13 多線程爬蟲-隊列的介紹和多線程實現騰訊數據抓取 D14 線程池獲取糗事百科數據 D15 selenium測試框架在爬蟲的使用
D16 selenium 實戰QQ郵箱登錄 D17 反爬的常見手段
L18
爬蟲框架與開發與實戰

Scrapy是用Python下的一個互聯網爬蟲應用框架,它能夠爬取網站并抽取結構化的數據,它也能夠使用API獲取數據。Scrapy框架中有很多實用的內置插件和中間件,這些插件和中間件使得Scrapy框架的實用性更強,并且在實戰開發中,我們會具體爬取一些網站(如百度貼吧,豆瓣電影等)。

D1 scarpy框架的介紹和基本使用 D2 scrapy框架解析數據 D3 scrapy框架數據類型和數據的保存以及配置項的修改
D4 scrapy框架pipeline和item的使用 D5 Session和Cookiesscrapy框架settings和log包括中間件的配置以及源碼解析 D6 scrapy框架post登錄
D7 scrapy中的分布式部署原理定時任務
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