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
4 V" W3 d- ~8 r; Q' y; ?8 B( `  课时1：课程介绍
  课时2：初识python
, K9 t/ j) `9 l; }! ~8 m$ \8 U  课时3：python语法基础
! U! j& \' i% V) y  课时4：python控制流
  课时5：课后答疑
章节2： Python基础 第二阶段
& l0 r6 ]2 [* L8 q4 e8 M6 m5 E  课时6：python函数详解
7 p& U9 x' _, H6 m' D& G2 I  课时7：python模块
  课时8：python文件操作
  课时9：python异常值处理
* O9 i; T' X9 U8 @  课时10：课后答疑
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
+ Q( h: c8 n9 L  课时13：正则表达式实战
  课时14：课后答疑 1
章节4： Urllib库实战
  课时15：Urllib库实战
. U  Y0 ?# c, Q2 A0 B  课时16：Urllib库实战（二）
3 B: H" \' D0 F7 z- K8 q" `; d  课时17：Urllib库实战（三）
  课时18：爬虫的异常处理
- r1 K1 ~2 b( L2 ^% u+ n/ ^6 L; H  课时19：爬虫的浏览器伪装技术
  课时20：python新闻爬虫实战
  课时21：课后答疑
* p% J0 j- N9 d! E: A0 G8 i章节5： 爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战
$ b" R* s0 z- c3 v* `  Y! f  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
5 B8 D/ C, S; k0 L7 T( M9 P2 T章节6： 爬虫实战及Scrapy框架的安装
, i3 Z  m' F1 ~3 |$ T  课时25：抓包分析实战1
  课时26：抓包分析实战2
' a# f$ i9 ^) o9 P  课时27：微信爬虫实战
7 @) j3 V9 r6 e" G8 \) ~5 [  课时28：多线程爬虫实战
  课时29：Scrapy框架的安装
3 i  g+ N( E/ O  u  课时30：课后答疑
/ E6 R' P; j2 z4 j( J# H- I7 r7 I# {1 O章节7： Scrapy爬虫
  课时31：Scrapy框架常见命令实战 53:15
3 K( g* K/ U3 e7 d  课时32：第一个Scrapy爬虫 34:19
8 Q6 {) K. `' }6 }- {" f% I' X# K9 d  课时33：Scrapy自动爬虫实战 40:17
& D5 t- Y' H; }9 s  课时34：课后答疑 24:28
# L; Y6 u' J/ m! j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
2 ^4 k( H6 u9 `" Y" t  m5 E  课时36：自动模拟登陆爬虫实战 50:20
- i7 E; y8 ^1 R  课时37：当当商城爬虫实战 37:10
" G! q/ v# n9 G% G  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
/ y1 C3 W$ Z/ _+ q  c9 X6 y/ n# E  课时40：上节课作业讲解 35:10
  课时41：答疑 48:32
7 T; T6 |/ H7 c8 l& p章节10： Python数据分析与挖掘技术基础
; S9 B3 A  D: ^. I3 H2 M  课时42：快速了解数据分析与数据挖掘 24:44
; H3 k5 J* D/ i; T, b  课时43：数据分析与挖掘相关模块简介与安装 31:32
. y: v; z0 N- n) d  课时44：相关模块的使用 38:40
  课时45：Python数据导入实战 36:07
6 Z; L7 [) m% b* r- A  课时46：答疑 15:46
章节11： Python数据可视化分析实现
9 L! V# ]: S' p% \! y  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
  q) j" g# W; {& o& M章节12： Python数据清洗、集成与变换
0 `' G# i: F: A* s9 P  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
( U) V% e3 I1 h* Q3 [  课时53：数据分布探索实战 28:12
# z) I5 S% C8 V% e+ c7 u. E! \  课时54：数据集成实战 09:11
9 y/ D+ o; ]6 j& D2 G- F5 ^; N( {5 S  课时55：答疑 08:46
1 g% j, P$ b1 K5 `章节13： 数据转换、属性构造、数据规约
. g. G+ V( z5 A- F% E4 @9 S! G; H1 O  课时56：数据转换 59:13
% D& W7 K, r' R9 g# e  H1 R  课时57：属性构造 13:20
! c/ N3 [9 n; D& {" B& m! r; D2 v  课时58：数据规约 33:56
  课时59：答疑 05:01
章节14： 文本挖掘
/ U: s6 q: {4 ~0 Z  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 z" m! N3 l  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
  `% @1 }; t5 J* e  Y, t; a8 {9 w1 r  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
' t4 ]3 @8 A& W3 x. b  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
; N$ c$ ]4 m! E& @1 o: ~  课时72：手写体数字识别 62:21
  课时73：答疑 14:46
/ ~. t, \2 e" l3 J7 Q# N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
! u! [, F  R9 ~$ s/ _4 s/ l  课时75：贝叶斯课程 （补录） 03:42
  课时76：贝叶斯算法 下 10:17
" \: o6 y7 P" q; s  `$ r6 x# k  课时77：回归算法 48:23
( h$ f+ S# T" [$ H, v' t  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
# [# x, A6 ^0 \3 k  课时80：决策树 52:07
9 ?) a- `8 f! r  ~/ K0 A  课时81：聚类 59:26
) q/ u0 d4 d+ {7 ~  课时82：答疑 14:18
  y* s8 `4 S* `- Q/ b章节19： Python数据分析与挖掘实战
  课时83：贝叶斯应用 43:30
1 o! [5 b7 ?% U0 J6 \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
/ \5 W( s& y) N, o& H  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
( a8 E: H! W; M7 P7 ?+ H) r- ^  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
% _- c& |1 Q/ x  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