29、python3数据分析与挖掘实战

实战导向,数据挖掘与可视化

编辑点评

系统学习Python数据分析与挖掘,涵盖爬虫、数据可视化、文本分析等实战技能。

⭐ 编辑推荐

本课程从Python基础出发,深入数据分析与挖掘实战,适合有Python基础,希望提升数据分析能力的学习者。

课程亮点

实战项目丰富
系统学习数据分析与挖掘
涵盖爬虫、数据可视化、文本分析

课程目录

📁 Python3数据分析与挖掘实战
  📁 第1章 Python基础 第一阶段
    001、课程介绍.mp4  [25.3M]
    002、初识python【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp4  [31.8M]
    003、python语法基础【手动整理‖:cunlove.Cn】.mp4  [70.8M]
    004、python控制流【花费时间‖:cunLove.cn】.mp4  [49.4M]
    005、课后答疑【优质资源‖关注:cunWorkNotes 解锁】.mp4  [59.1M]
  📁 第2章 Python基础 第二阶段
    006、python函数详解.mp4  [49.7M]
    007、python模块.mp4  [55.2M]
    008、python文件操作.mp4  [49.3M]
    009、python异常值处理.mp4  [17.9M]
    010、课后答疑.mp4  [64.8M]
  📁 第3章 Python 爬虫初识
    011、作业讲解及爬虫初识.mp4  [112.7M]
    012、网络爬虫原理.mp4  [8.2M]
    013、正则表达式实战【优质合集‖免费获取:cunlove.cN】.mp4  [104.1M]
    014、课后答疑.mp4  [29M]
  📁 第4章 Urllib库实战
    015、Urllib库实战.mp4  [82.7M]
    016、Urllib库实战(二)【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp4  [36.6M]
    017、Urllib库实战(三).mp4  [46.7M]
    018、爬虫的异常处理.mp4  [18.8M]
    019、爬虫的浏览器伪装技术.mp4  [21.9M]
    020、python新闻爬虫实战.mp4  [40.4M]
    021、课后答疑【优质合集‖免费获取:cunlove.cN】.mp4  [43.9M]
  📁 第5章 爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战
    022、爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战.mp4  [77.5M]
    023、图片爬虫实战.mp4  [163.7M]
    024、课后答疑【更多精选‖公众号:CunWorknotes】 .mp4  [105.1M]
  📁 第6章 爬虫实战及Scrapy框架的安装
    025、抓包分析实战1.mp4  [158.7M]
    026、抓包分析实战2【花费时间‖:cunLove.cn】.mp4  [111.6M]
    027、微信爬虫实战【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp4  [34.9M]
    028、多线程爬虫实战.mp4  [62.5M]
    029、Scrapy框架的安装.mp4  [19.2M]
    030、课后答疑.mp4  [46.4M]
  📁 第7章 Scrapy爬虫
    031、Scrapy框架常见命令实战.mp4  [111.7M]
    032、第一个Scrapy爬虫【优质资源‖关注:cunWorkNotes 解锁】.mp4  [70.2M]
    033、Scrapy自动爬虫实战.mp4  [101.6M]
    034、课后答疑【更多精选‖公众号:CunWorknotes】 .mp4  [61.4M]
  📁 第8章 用Scrapy爬取网站的数据
    035、天善智能课程自动爬虫实战【公重号:CunWorkNotes】.mp4  [88.4M]
    036、自动模拟登陆爬虫实战.mp4  [119.6M]
    037、当当商城爬虫实战【不易整理‖请关注:CunWorkNoteS】.mp4  [87.8M]
    038、课后答疑.mp4  [57.4M]
  📁 第9章 补充以及作业讲解
    039、补充内容.mp4  [74.5M]
    040、上节课作业讲解.mp4  [108.2M]
    041、答疑.mp4  [129.9M]
  📁 第10章 Python数据分析与挖掘技术基础
    042、快速了解数据分析与数据挖掘.mp4  [38.7M]
    043、数据分析与挖掘相关模块简介与安装.mp4  [64.4M]
    044、相关模块的使用.mp4  [69.8M]
    045、Python数据导入实战【手动整理‖:cunlove.Cn】.mp4  [91.9M]
    046、答疑.mp4  [37.7M]
  📁 第11章 Python数据可视化分析实现
    047、matplotlib基础 折线图-散点图【整理不易‖记得关注:CunWorKNotes】.mp4  [93M]
    048、直方图【良心整理‖免费获取:cunloVe.cn】.mp4  [74.4M]
    049、读取和讯博客的数据并可视化分析.mp4  [40.8M]
    050、答疑.mp4  [26.2M]
  📁 第12章 Python数据清洗、集成与变换
    051、数据探索与数据与清洗概述(一).mp4  [85M]
    052、数据探索与数据与清洗概述(二)【整理不易‖记得关注:CunWorKNotes】.mp4  [35.5M]
    053、数据分布探索实战.mp4  [80.9M]
    054、数据集成实战【良心整理‖免费获取:cunloVe.cn】.mp4  [18.8M]
    055、答疑.mp4  [19M]
  📁 第13章 数据转换、属性构造、数据规约
    056、数据转换【不易整理‖请关注:CunWorkNoteS】.mp4  [110.5M]
    057、属性构造.mp4  [38.3M]
    058、数据规约.mp4  [71.2M]
    059、答疑.mp4  [11.1M]
  📁 第14章 文本挖掘
    060、文本挖掘 一.mp4  [81.7M]
    061、文本挖掘 二【优质合集‖免费获取:cunlove.cN】.mp4  [111.9M]
    062、答疑.mp4  [33.8M]
  📁 第15章 文本相似度分析
    063、文本相似度分析一.mp4  [67.9M]
    064、文本相似度分析二.mp4  [50.8M]
    065、文本相似度分析三.mp4  [135.1M]
    066、答疑.mp4  [33.4M]
  📁 第16章 Python数据分析与挖掘实战 上
    067、Python数据建模概述.mp4  [7.7M]
    068、Python数据分类实现过程【花费时间‖免费获取:cunLove.cn】.mp4  [11.6M]
    069、常见分类算法.mp4  [2.2M]
    070、knn算法(补录).mp4  [91.6M]
    071、KNN算法与贝克斯方法【花费时间‖免费获取:cunLove.cn】.mp4  [41.4M]
    072、手写体数字识别【公重号:CunWorkNotes】.mp4  [131.2M]
    073、答疑.mp4  [36.9M]
  📁 第17章 Python数据建模与分类实现 下
    074、贝叶斯算法 上【优质资源‖关注:cunWorkNotes 解锁】.mp4  [79.2M]
    075、贝叶斯课程 (补录).mp4  [21M]
    076、贝叶斯算法 下.mp4  [19.4M]
    077、回归算法.mp4  [102.7M]
    078、决策树.mp4  [57.1M]
    079、答疑.mp4  [10M]
  📁 第18章 Python数据分析与挖掘聚类实现与回归分析
    080、决策树.mp4  [75.7M]
    081、聚类【精挑细选‖免费提供:cunlovE.cn】.mp4  [98.5M]
    082、答疑【优质资源‖关注:cunWorkNotes 解锁】.mp4  [33.8M]
  📁 第19章 Python数据分析与挖掘实战
    083、贝叶斯应用.mp4  [105.9M]
    084、人工神经网络理论基础.mp4  [45.9M]
    085、人工神经网络实现实战【耗时整理‖不易且全免费:cunlOve.cn】.mp4  [139.3M]
    086、答疑.mp4  [35.7M]
  📁 第20章 Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训上
    087、Apriori算法与项目实战.mp4  [98.9M]
    088、社交网络项目实战.mp4  [137.6M]
    089、答疑.mp4  [111.6M]
📁 软件包及安装文档
  python-3.5.4-32位.exe  [27.6M]
  python-3.5.4-64位.exe  [28.5M]
  Python-3.5.x安装教程【整理不易‖记得关注:CunWorKNotes】.pdf  [331.1KB]
源码.rar  [329.6M]

适合人群

  • Python初学者
  • 数据分析爱好者
  • 数据挖掘从业者

学习收获

掌握Python数据分析与挖掘基础
能够进行数据可视化分析
学会文本挖掘与相似度分析

祝您学习愉快!

学有所成,前程似锦!