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準(zhǔn)備課程：了解數(shù)據(jù)分析建立數(shù)據(jù)分析思考框架

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本次課程案例是京東銷售數(shù)據(jù)分析，目標(biāo)是幫助你建立數(shù)據(jù)分析的基本思考框架，初步掌握使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基本流程和方法

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以京東銷售數(shù)據(jù)作為案例（數(shù)據(jù)量70w）作為課程引用

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讓學(xué)生先暢所欲言，對于大量數(shù)據(jù)如何處理以及提取哪些有用的信息

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通過初步的講解引領(lǐng)大家對于python的使用以及數(shù)據(jù)分析的流程進(jìn)行講解

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讓學(xué)生建立基本的數(shù)據(jù)分析思考框架

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python入門基礎(chǔ)

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本課程主要介紹Python語言的基礎(chǔ)內(nèi)容：從搭建Python的開發(fā)環(huán)境開始，到最后掌握面向?qū)ο蟪绦蚓幊獭Ｍㄟ^大量的項目案例及綜合案例，幫助學(xué)員快速掌握Python語言

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python語法規(guī)則基礎(chǔ)

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python程序結(jié)構(gòu)控制，包括python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù)和模塊

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python中的面向?qū)ο?，介紹目前流行的面向?qū)ο缶幊伤枷?，掌握python中的OOP知識，通過項目練習(xí)鞏固

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python數(shù)據(jù)分析（入門）

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學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的完整過程，如何使用Numpy、Pandas、Matplotlib來處理和可視化數(shù)據(jù)，以及使用scikit-learn庫實現(xiàn)k-means聚類。

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1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備： 數(shù)據(jù)檢視、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)拆合

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2.數(shù)據(jù)建模：挖掘初始模型 、改進(jìn)模型

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3.數(shù)據(jù)可視化：決定可視化參數(shù)、決定可視化形式、優(yōu)化視覺效果

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案例講解實訓(xùn)

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數(shù)據(jù)分析初級：人物關(guān)系

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基于CBDB（中國歷代人物傳記資料庫）開發(fā)課程案例，介紹數(shù)據(jù)分析的基本流程和方法

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案例涉及的數(shù)據(jù)建模方法為聚類和決策樹

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學(xué)完之后能夠使用Python處理工作場景中的簡單數(shù)據(jù)分析

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python中級數(shù)據(jù)可視化

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在大量數(shù)據(jù)的情況下，如何讓數(shù)據(jù)能夠更直觀，更高效的輸出有用的信息就需要借助于數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。通過項目實戰(zhàn)完全掌握Matplotlib實現(xiàn)簡單直觀的數(shù)據(jù)可視化、Echarts實現(xiàn)更豐富的交互需求，在此基礎(chǔ)上認(rèn)識更多的數(shù)據(jù)可視化庫并靈活運用

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matplotlib數(shù)據(jù)可視化

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Pyecharts數(shù)據(jù)可視化

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使用Echarts繪制可交互圖形

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為了分析企業(yè)的人才需求，從智聯(lián)招聘，前程無憂，拉勾網(wǎng)，boss直聘，獵聘，中華英才網(wǎng)6家招聘網(wǎng)站按關(guān)鍵詞爬取招聘信息，并實現(xiàn)使用爬取關(guān)鍵詞和網(wǎng)站URL相結(jié)合的去重方式實現(xiàn)增量爬取等功能，最后將所有爬取的數(shù)據(jù)以csv格式保存

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1.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：使用MySQL數(shù)據(jù)庫，創(chuàng)建MySQL數(shù)據(jù)庫和表，MySQL數(shù)據(jù)管理、使用SQL語句查詢數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)、SQL綜合項目實戰(zhàn)（房產(chǎn)項目）

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2.使用第三方庫實現(xiàn)頁面抓取：通過本課的學(xué)習(xí)能夠了解基本的網(wǎng)站構(gòu)架知識和前端的，并且掌握使用基礎(chǔ)的第三方庫實現(xiàn)網(wǎng)頁爬取，有助于從整體上理解網(wǎng)絡(luò)爬蟲的構(gòu)架和相關(guān)技術(shù)（網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)、使用python庫抓取頁面、html頁面解析

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3.Scrapy爬蟲框架概述：爬蟲的使用場景及常用框架、運行scrapy，了解scrapy爬蟲框架

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4.提取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)：完成本課學(xué)習(xí)，可以掌握在Scrapy框架中使用xpath、css、正則表達(dá)式提取網(wǎng)頁中的數(shù)據(jù)的方法

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5.Scrapy數(shù)據(jù)保存：數(shù)據(jù)在爬取提取后需要以恰當(dāng)?shù)男问奖４嫦聛?，完成本課學(xué)習(xí)將掌握在Scrapy爬蟲項目中使用Feed_Exports和Pipeline保存爬取的數(shù)據(jù)的方法--（使用eed_export輸出保存數(shù)據(jù)，使用Piplines 保存到數(shù)據(jù)到MySQL，保存數(shù)據(jù)到MongoDB

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6.爬蟲工程師核心技能：反爬與反反爬、scrapy設(shè)置cookies與功能擴展

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7. Selenium+瀏覽器加載動態(tài)數(shù)據(jù)：抓取動態(tài)頁面、scrapy+selenum+瀏覽器抓取動態(tài)數(shù)據(jù)

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8. APP數(shù)據(jù)爬取：掌握在移動互聯(lián)網(wǎng)的時代分析APP接口、爬取APP中數(shù)據(jù)的方法（1.安裝配置fiddler 2.使用scrapy抓取APP數(shù)據(jù)

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9. 分布式爬蟲scrapy_Redis:掌握使用Scrapy_Redis爬蟲框架實現(xiàn)分布式爬蟲的開發(fā)和部署的方法，達(dá)到大規(guī)模爬取數(shù)據(jù)的目的. 包括：分布式爬蟲介紹、搭建分布式測試環(huán)境、在分布式環(huán)境下使用Scrapy-Redis

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10.Python數(shù)據(jù)分析：完成本課學(xué)習(xí)將學(xué)會NumPy、Pandas和Matplotlib這些在Python數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域使用極廣的第三方庫的使用方法、項目實例。

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數(shù)據(jù)分析中級：金融數(shù)據(jù)、崗位分析

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基于真實企業(yè)數(shù)據(jù)庫開發(fā)案例

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，重點介紹線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MLP和RBF、協(xié)同過濾等數(shù)據(jù)建模方法

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培養(yǎng)學(xué)生具有一定分析思維的數(shù)據(jù)分析師，滿足就業(yè)對數(shù)據(jù)分析人員的技能需求

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1、使用Linux操作系統(tǒng)

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2、SSH遠(yuǎn)程連接工具

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3、VirtualBox環(huán)境安裝

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4、 Linux常用命令

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5、 Linux Shell編程

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6、Docker基本管理

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六個企業(yè)級項目

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公司交易預(yù)測

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融資金額預(yù)測

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公司去向預(yù)測

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崗位薪資預(yù)測

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應(yīng)聘者推薦

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推薦模型升級版：地點推薦系統(tǒng)

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模型算法總結(jié)