2018完完全全学Python3数据分析与挖掘实战 Python大数据分析与挖掘(视频+源码+课件)

作者: admin 分类: Python教程合集 发布时间: 2018-08-02 02:05

章节1: Python基础 第一阶段
课时1:课程介绍 免费 16:10
课时2:初识python 免费 18:36
课时3:python语法基础 免费 47:00
课时4:python控制流 32:10
课时5:课后答疑 26:44
章节2: Python基础 第二阶段
课时6:python函数详解 32:28
课时7:python模块 29:44
课时8:python文件操作 22:53
课时9:python异常值处理 11:46
课时10:课后答疑 30:29
章节3: Python 爬虫初识
课时11:作业讲解及爬虫初识 61:53
课时12:网络爬虫原理 05:55
课时13:正则表达式实战 59:07
课时14:课后答疑 13:06
章节4: Urllib库实战
课时15:Urllib库实战 35:59
课时16:Urllib库实战(二) 17:51
课时17:Urllib库实战(三) 23:07
课时18:爬虫的异常处理 11:51
课时19:爬虫的浏览器伪装技术 09:27
课时20:python新闻爬虫实战 17:07
课时21:课后答疑 15:50
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 39:24
课时23:图片爬虫实战 60:00
课时24:课后答疑 42:54
章节6: 爬虫实战及Scrapy框架的安装
课时25:抓包分析实战1 59:57
课时26:抓包分析实战2 28:15
课时27:微信爬虫实战 14:30
课时28:多线程爬虫实战 22:40
课时29:Scrapy框架的安装 10:51
课时30:课后答疑 21:40
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
课时34:课后答疑 24:28
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
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
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
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
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
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
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
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
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
课时54:数据集成实战 09:11
课时55:答疑 08:46
章节13: 数据转换、属性构造、数据规约
课时56:数据转换 59:13
课时57:属性构造 13:20
课时58:数据规约 33:56
课时59:答疑 05:01
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
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
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
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
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
课时74:贝叶斯算法 上 46:34
课时75:贝叶斯课程 (补录) 03:42
课时76:贝叶斯算法 下 10:17
课时77:回归算法 48:23
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
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
课时83:贝叶斯应用 43:30
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
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
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
课时94:文本分类及答疑 51:21

 

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