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：
% r7 v  {4 h. s- ]章节1： Python基础 第一阶段
) c- w8 R, ]$ A# x; R4 c  课时1：课程介绍
  课时2：初识python
- T' R; S# Q# r1 y: t' C! p  课时3：python语法基础
  课时4：python控制流
. m. s; c3 r) G" ?, B% s4 r  课时5：课后答疑
章节2： Python基础 第二阶段
$ C+ r6 n5 _. Z5 i  课时6：python函数详解
! {  l6 O, x/ `9 Y# Z1 c0 V  课时7：python模块
  课时8：python文件操作
  课时9：python异常值处理
+ t7 K7 K7 k" |% @+ y  课时10：课后答疑
7 M& ?6 t4 A2 |4 i章节3： Python 爬虫初识
0 l" }4 g, e  q8 h$ k* R  课时11：作业讲解及爬虫初识
( A! S. e3 ~1 [% g0 c, m  课时12：网络爬虫原理
6 }; j' D6 g! M) b  课时13：正则表达式实战
  课时14：课后答疑 1
. G' t! o; q% Y0 x6 z8 l7 G$ C8 s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）
# {' q+ [* V3 G; V  课时18：爬虫的异常处理
' ]& g; Y+ g$ J2 M  课时19：爬虫的浏览器伪装技术
$ r4 u$ B& \7 b( i% a" I2 n& F# b  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
. S9 b* T$ T6 E章节6： 爬虫实战及Scrapy框架的安装
7 R) g: P, t$ K2 E# f4 G& a  课时25：抓包分析实战1
6 O9 d0 p. x# N( a& l  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
" M. z- F( w, `  课时29：Scrapy框架的安装
0 n8 ~# M9 O' i- H  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 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
* `$ U2 O8 j& h6 ]0 y% H3 J( q% @3 a  课时34：课后答疑 24:28
# v( Y. Q6 M1 V% {章节8： 用Scrapy爬取网站的数据
4 ]/ G. M7 i# M  课时35：天善智能课程自动爬虫实战 40:54
; G; g, @6 n, b8 v& k  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
" ]4 M. l7 q% P+ ~6 i. S  课时38：课后答疑 24:33
% \( u2 ~! @: m. T( B+ q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
$ k* a" n  Z: Y* N2 F7 l  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
. x+ _) Q  e% V+ O1 R  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
" M/ ?$ Z+ w; z# C  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
$ U, g9 H: [8 {, i  课时50：答疑 11:30
; u" T5 f5 L4 A1 c( r章节12： Python数据清洗、集成与变换
5 W" g/ r) k+ ?. s, v0 v! g$ e  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
5 e$ f4 O/ \1 R2 I9 |! X; R  课时53：数据分布探索实战 28:12
  课时54：数据集成实战 09:11
3 N- D$ G' J7 G1 {  课时55：答疑 08:46
章节13： 数据转换、属性构造、数据规约
5 r" M: m/ K, Y  课时56：数据转换 59:13
  课时57：属性构造 13:20
- i. m5 K) s- W7 _" o$ Q9 O, y  课时58：数据规约 33:56
4 n; Z9 V/ n2 E4 o3 T2 P  g  课时59：答疑 05:01
章节14： 文本挖掘
; B# t: p4 c  `0 s  e0 i  课时60：文本挖掘 一 53:23
  课时61：文本挖掘 二 46:56
1 \1 L( S, V  K6 j! ]2 g$ a  课时62：答疑 13:46
0 @& H. n  j/ ^2 {! a* I1 C" e章节15： 文本相似度分析
/ q7 t$ r! k" S; J! d$ H2 I4 o, U2 ~  课时63：文本相似度分析一 35:58
: L/ m9 C4 H$ s% V$ T  课时64：文本相似度分析二 24:05
3 J3 U( b2 f5 r. Y: V  课时65：文本相似度分析三 50:20
5 p( E, S# {. q% `! Z# c: X$ c  课时66：答疑 11:57
; D( c# b# U7 z" G1 w3 R章节16： Python数据分析与挖掘实战 上
" y! z7 }, j' B3 w: z  课时67：Python数据建模概述 04:38
: ]5 X8 V9 Y, C+ U2 U  课时68：Python数据分类实现过程 08:08
; ~  I3 v5 c/ Y, K  课时69：常见分类算法 01:34
  `/ h8 w3 n% ]' U  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
/ {  _( Y; {9 r6 N4 {  课时73：答疑 14:46
) ?; F3 w2 ?: k章节17： Python数据建模与分类实现 下
! d2 U% O- w, X( s  课时74：贝叶斯算法 上 46:34
2 o+ J$ U1 u& C" n. t' F  课时75：贝叶斯课程 （补录） 03:42
% M+ n7 L, w& Z5 f* l( f  r  课时76：贝叶斯算法 下 10:17
  课时77：回归算法 48:23
5 z6 x  j0 I8 v. d  课时78：决策树 26:25
) \9 r# @# O6 C0 W  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
. L4 g. z9 q8 |$ P6 \. ]8 t$ D  课时80：决策树 52:07
; m- S' d8 a/ u) W  课时81：聚类 59:26
. S& k+ _/ C, o2 z0 j7 X  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
4 V$ `7 @" Z& I  课时84：人工神经网络理论基础 46:46
% w7 _/ H; y9 M& K* S  课时85：人工神经网络实现实战 60:00
8 i! D4 Z. {1 g' ^+ }  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
8 Y4 u) V, g1 S7 C6 E+ d  课时87：Apriori算法与项目实战 56:43
$ ?5 B' V0 h( R# c1 Q  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
1 e( N; b6 W7 P% @; ]2 G  课时91：微博接口开发下 23:49
* [4 \- e$ Q& t' }: A  课时92：PhantomJS 上 59:59
  课时93：PhantomJS 下 05:42
  课时94：文本分类及答疑 51:21
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都是有价值的东西，好好学学