资源详情
课程目标：
让学员从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。详细课程大纲：
核心模块概览：
Python基础知识（4课时）
Python爬虫技术（12课时）
Python数据分析与挖掘技术（24课时）第一阶段：Python基础
第1周 Python零基础入门（4小时）
课程介绍
Python初识
Python语法基础
Python控制流
Python函数
Python模块
Python文件操作
Python异常处理第二阶段：Python爬虫技术
第2周 网络爬虫理论与简单爬虫编写（4小时）
网络爬虫初识
网络爬虫原理
正则表达式
Urllib库实战
爬虫的异常处理
爬虫的浏览器伪装技术
Python新闻爬虫实战
第3周 复杂网络爬虫的编写与Scrapy框架（4小时）
爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战
图片爬虫实战
微信爬虫实战
多线程爬虫实战
Scrapy框架的安装
Scrapy框架常见命令实战
第4周 Scrapy框架深入实战（4小时）
第一个Scrapy爬虫
Scrapy自动爬虫实战
Scrapy自动登陆爬虫实战
用Scrapy爬取某大型商城网站的数据第三阶段：Python数据分析与挖掘技术（24课时）
第5周 Python数据分析与挖掘技术基础（4小时）
快速了解数据分析与挖掘技术
Python数据导入实战
Python数据可视化分析实现
第6周 Python数据清洗、集成与变换（4小时）
Python数据清洗实战
Python数据集成实战
Python数据变换实战
学会预处理大规模数据
第7周 Python数据规约与文本挖掘（4小时）
Python数据规约实战
Python文本挖掘之关键词提取
Python文本挖掘之自动匹配推荐实现
第8周 Python数据建模与分类实现（4小时）
Python数据建模概述
Python数据分类实现过程
常见分类算法
KNN算法
贝克斯方法
回归分析与决策树
第9周 Python数据分析与挖掘聚类实现与回归分析（4小时）
聚类常见算法
聚类三法实战（划分法、层次法、密度法）
K-Means算法
Python数据回归分析实现基础
人工神经网络算法
第10周 Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训（4小时）
Python数据降维分析实现
大型社交网站用户行为基本数据分析与挖掘分析项目概述与实现思路
大型社交网站用户行为基本数据分析与挖掘分析项目数据预处理实战
大型社交网站用户行为基本数据分析与挖掘分析项目数据建模实战
大型社交网站用户行为基本数据分析与挖掘分析项目终极实战
