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全新升级v9.0课程

课程介绍

第一阶段

Python核心基础阶段

第二阶段

Python爬虫阶段

第三阶段

Python WEB阶段

第四阶段

PythonDjango阶段

第五阶段

数据分析与机器学习阶段

Python基础语法
Python数据处理
函数
文件读写
面向对象
异常处理
模块和包

  1.变量;2.标识符和关键字;3.输入和输出;4.数据类型转换;5.PEP8编码规范;6. 比较/关系运算符;7.if语句语法格式;8.三目运算符;9.while语句语法格式; 10.while 循环嵌套;11.break 和 continue;12.while 循环案例;13.for循环。


  1.字符串定义语法格式;2.字符串遍历(while);3.下标和切片;4.字符串常见 操作;5.列表语法格式;6.列表的遍历(for);7.列表常见操作;8.列表嵌套; 9.列表推导式;10.元组语法格式;11.单元素元组;12.元组操作;13.字典语 法格式;14.字典常见操作;15.字典的遍历。


  1.函数概念和作用、函数定义、调用;2.不定长参数函数;3.函数的返回值; 4.函数的说明文档;5.函数的嵌套调用;6.可变和不可变类型;7.局部变量; 8.全局变量;9.组包和拆包、引用。


  1.文件的打开与关闭、文件的读写;2.文件/目录操作及案例;3.os模块文件 与目录相关操作。


  1.面向对象介绍;2.类的定义和对象的创建;3.添加和获取对象属性;4.self 参数;5.init方法;6.私有方法和私有属性;7.继承;8.子类方法重写;9.类属 性和实例属性;10.多态;11.类方法、实例方法、静态方法。


  1.异常概念;3.异常捕获;4.异常的传递;5.自定义异常;6.异常穿透。


  1.模块介绍;2.模块的导入;3.包的概念;4.包的导入;5.模块中的 __all__;6.模块中 __name__ 的作用。


多任务编程
语法
Selenium自动化工具开发

  1.多任务介绍;2.进程的使用;3.线程的使用;4.线程同步与互斥锁、死锁介绍。


  1.闭包;2.装饰器;3.深浅拷贝;4.正则。


  1.元素定位;2.浏览器操作方法;3.鼠标键盘操作;4.HTML特殊元素处理; 5.显示等待和隐式等待。


Python爬虫基础类库
scrapy框架
scrapy-redis 分布式策略

  1.urllib2、requests类库的基本使用,获取网页源码。2.正则、jsonpath、xpath清洗数据,提取网页内容。3.动态html页面处理及机器图像识别。


  1.scrapy框架与Spider类。2.scrapy框架与CrawlSpider类。3.scrapy框架模拟登陆与中间件。


scrapy-reid分布式搭建与官方案例

数据清洗
数据整理
数据可视化
算法数据结构

  1.Pandas数据组合_concat连接;2.Pandas数据组合_merge数据; 3.Pandas数据组合_join;4.缺失值处理介绍;5.缺失值处理_缺失值数量统 计;6.缺失值处理_缺失值可视化;7.缺失值处理_删除缺失值;8.缺失值处理 _填充缺失值;9.melt整理数据;10.stack整理数据;11.wide_to_long整理数 据;12.unstack和小结;13.Pandas数据类型简介;14.数据类型转换;15.分 类数据category;16.Series和DataFrame的apply方法;

  1.单变量分组聚合;2.通过调用agg进行聚合;3.分组后transform; 4.transform练习;5.filter&DataFrameGroupBy对象。6.透视表概述&会 员存量增量分析;7.会员增量等级分布;8.增量等级占比分析&整体等级分 布;9.线上线下增量分析&地区店均会员数量;10.会销比计算;11.连带率计 算;12.复购率计算;13.日期时间类型介绍;14.提取日期分组案例;15.股票数 据处理;16.datarange函数;


  1.Python数据可视化介绍;2.matplotlib绘图;3.matplotlib绘制统计图;4.Pan_x005fdas绘图_柱状图;5.Pandas绘图_折线图直方图饼图;6.Pandas双变量可视 化;7.Seaborn绘图简介&单变量可视化;8.Seaborn双变量可视化;9.Seaborn多变量可视化和样式;


  1.交通指挥中心大屏可视化设计项目实战;2.算法介绍,算法分析,顺序表,单链表;3.双链表、循环链表、堆、栈、队列;4.排序算法、查找算法,分析数据稳定性及时间复杂度;5.树、二叉树,二叉树的创建、遍历(广度遍历、深度遍历)


机器学习的数学基础(一)
机器学习的数学基础(二)
线性回归原理
线性回归预测案例分析
朴素贝叶斯实现邮件分类

极限、导数、积分、梯度。

  概率、随机变量的分布、多元随机变量、统计量、大数定律、中心极限定理、极大似然估计。


  线性回归原理


  线性回归预测案例分析

  朴素贝叶斯实现邮件分类

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