天善学院 Python3数据分析与挖掘实战视频教程 Scrapy爬虫 项目实训实战

冰点也疯狂

课程目录：
章节1： Python基础 第一阶段
( r; z' x' m0 _% n0 z# H! T' O2 O: C  课时1：课程介绍
  课时2：初识python
& O1 ^1 d: _' {+ S' i  课时3：python语法基础
+ K5 s7 w- f: H7 r7 X  课时4：python控制流
  e# }$ o. K: n1 t' }  课时5：课后答疑
6 Z  ~. _# }3 O章节2： Python基础 第二阶段
5 X' H, F7 W! r8 V  课时6：python函数详解
  课时7：python模块
  课时8：python文件操作
' Q$ v- t+ O1 v. _0 i+ w7 ?5 _  课时9：python异常值处理
  课时10：课后答疑
. n: S$ X: P/ P. F- Q# h  t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
; [: X# q' c( g/ _  课时13：正则表达式实战
  课时14：课后答疑 1
: w* {; S) _' f# F; T) P章节4： Urllib库实战
% v  [" B& B/ X) P& C6 H  课时15：Urllib库实战
  课时16：Urllib库实战（二）
( U' I  k& o( }0 N9 w) P9 j7 G, r& `  课时17：Urllib库实战（三）
  课时18：爬虫的异常处理
5 b5 ~* r* h2 X) J7 T# Y" {  i% g8 N  课时19：爬虫的浏览器伪装技术
  课时20：python新闻爬虫实战
& N! ^: E' p7 R& `  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
' l1 M# I) c# W) L: x) }4 C& y7 n  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
& s: v4 a! y5 n1 x0 s8 h& \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
' M3 |" ]0 m, R$ Z1 d  课时28：多线程爬虫实战
( S$ a( Z/ l0 {; U( E  课时29：Scrapy框架的安装
  课时30：课后答疑
! d  G4 T5 V$ ^8 U章节7： Scrapy爬虫
  课时31：Scrapy框架常见命令实战 53:15
  k1 B9 _: p. K, c4 M0 A* W  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
- \/ g2 W$ k2 }3 E+ z3 C! Z* d章节8： 用Scrapy爬取网站的数据
$ O+ t' ?6 I% y6 a$ N  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
- V6 u1 H3 I. f, o9 N  课时37：当当商城爬虫实战 37:10
  课时38：课后答疑 24:33
  d& i0 s% l1 \% P* }9 Z; h章节9： 补充以及作业讲解
1 p5 L/ b1 p2 O2 ^/ Q" [3 N  课时39：补充内容 32:15
! ^# e+ F+ I* t' A* v. ^5 m" y' n/ B  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
* a3 v* u! E2 R: {; l, ~, {# a  课时43：数据分析与挖掘相关模块简介与安装 31:32
% u; t) a$ ~1 S" ^# A* M- I+ w! X  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
+ ?, a" _7 Q" S" O: l+ |" `. w  课时48：直方图 33:32
" Z, t6 B7 w4 E9 R0 U  课时49：读取和讯博客的数据并可视化分析 17:40
$ a3 [0 o% I5 F# q  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
) K# ~" _$ B/ ^% L5 k6 J1 ]$ E  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
' @2 `" d! i* G# r! }/ g; w  课时54：数据集成实战 09:11
  课时55：答疑 08:46
  S) w9 h6 R8 O+ U: {章节13： 数据转换、属性构造、数据规约
: w8 Y% p5 z9 i3 V% Q) X5 }" o  课时56：数据转换 59:13
5 c% V5 F1 [+ C5 c  课时57：属性构造 13:20
  课时58：数据规约 33:56
( K+ e, }1 R9 c/ s3 C- `  课时59：答疑 05:01
6 k! B$ c- X3 q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
  `6 i6 d; |( N  课时64：文本相似度分析二 24:05
# k& _/ E% ^. x. q1 ~" [4 A  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
- P  t6 r9 ^$ @  课时68：Python数据分类实现过程 08:08
: b; s3 K5 J3 g, j( A  课时69：常见分类算法 01:34
- t9 M! p% t+ _9 a$ |' A. G( y, `  课时70：knn算法（补录） 14:04
' ~  r. [5 i: |' C. _. B. I  课时71：KNN算法与贝克斯方法 36:23
) d, k0 d9 [; l  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
1 Q' I' ^8 S+ D. }% e! D; k( i, Z; P  课时74：贝叶斯算法 上 46:34
/ S( ^& W, [% i. a  课时75：贝叶斯课程 （补录） 03:42
* G( I/ b+ y7 o/ @; {6 D7 A  课时76：贝叶斯算法 下 10:17
1 G% G* R0 T  B) K  课时77：回归算法 48:23
  课时78：决策树 26:25
1 U1 `+ i- g, `  课时79：答疑 03:57
: S4 T( Q% @. a7 n) Z: z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
9 b/ R5 p* y5 e8 J& z  课时83：贝叶斯应用 43:30
4 H4 g  ?% Q* `4 `  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
. f6 j4 y3 y5 }; |: i  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
3 X- T& d. i8 c, N( z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
0 J  f% z( C$ w  课时91：微博接口开发下 23:49
  课时92：PhantomJS 上 59:59
8 W" K' s7 Q. R5 f  课时93：PhantomJS 下 05:42
  课时94：文本分类及答疑 51:21
$ S( w1 G# m9 C0 N( p9 R  j
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都是有价值的东西，好好学学