基础篇             （报名成功后即可开始学习）

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课程内容

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正式培训前

Python编程基础

1准备工作

2列表操作

3程序流程控制语句

4字符串操作

4.1字符串及其索引&切片

4.2字符串的常见方法

4.3字典的创建及索引

4.4字典常用操作

4.5字典推导式

5Python文件读取操作

5.1Python读取文件

5.2练习3：统计小说中的单词频次

6函数

6.1Python函数自定义

6.2练习4：自定义求序列偶数个数的函数

7面向对象与模块

7.1Python方法与函数对比介绍

7.2Python面向对象示例

7.3Python模块使用

7.4第三方库的安装与调用

8注意事项

8.1Python工作路径说明

8.2模块命名及存放路径的注意事项

8.3结语

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核心课程篇

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专题讲座

1月19日

18:00-19:00

主讲：冯国灿教授

主题内容：计算机视觉技术及其应用

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第一课 Python数据处理与可视化

1月19日

19:00-21:30

1 Python数据分析概述

1.1认识数据分析

1.2熟悉Python数据分析的工具

1.3安装Python3的Anaconda发行版

1.4掌握Jupyter Notebook常用功能

2 NumPy数值计算基础

2.1认识NumPy数组对象ndarray

2.2认识NumPy矩阵与通用函数

2.3利用NumPy进行统计分析

3 Matplotlib数据可视化基础

3.1了解绘图基础语法与常用参数

3.2分析特征间的关系

3.3分析特征内部数据分布与分散状况

4 Pandas统计分析基础

4.1读写不同数据源的数据

4.2掌握DataFrame的常用操作

4.3转换与处理时间序列数据

4.4使用分组聚合进行组内计算

4.5创建透视表与交叉表

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第一课作业

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第二课 Python网络爬虫：概述与静态网页采集

1月20日

19:00-21:30

1.1  Python网络爬虫实战介绍

1.2 认识爬虫

1.3 认识反爬虫

1.4 Python爬虫环境

2 网页前端基础

2.1 概述

2.2 HTTP请求方法与过程

2.3 常见HTTP状态码  

2.4 HTTP头部信息

2.5 认识cookies

2.6 小结

3 简单静态网页爬取

3.1 静态网页爬取概述

3.2 使用urllib3实现HTTP请求

3.3 使用requests库实现HTTP请求

3.4 谷歌开发者工具介绍

3.5 正则表达式介绍

3.6 使用正则表达式获取网页标题信息

3.7 使用XPath进行网页解析

3.8 使用BeautifulSoup进行网页解析

3.9 数据存储

3.10 小结

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第二课作业

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第三课 Python网络爬虫：动态网页采集与模拟登陆

1月21日

19:00-21:30

4 常规动态网页爬取

4.1 常规动态网页爬取概述

4.2 逆向分析爬取动态网页

4.3 使用Selenium打开浏览对象

4.4 Selenium页面等待

4.5 使用Selenium获取图书信息

4.6 小结

5 模拟登录

5.1 模拟登录概述

5.2 查找表单数据入口及提交数据

5.3 验证码人工处理与代理IP

5.4 使用POST请求方法登录

5.5 使用浏览器cookies登录

5.6 基于表单登录的cookies登录

5.7 小结

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第三课作业

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第四课 Python网络爬虫：终端协议分析与Scrapy爬虫

1月22日

19:00-21:30

6 终端协议分析

6.1 终端协议分析概述

6.2 了解HTTP Analyzer工具

6.3 爬取千千音乐PC客户端数据  

6.4 小结

7 Scrapy爬虫

7.1 了解scrapy爬虫框架

7.2 熟悉scrapy的常用命令

7.3 创建scrapy爬虫项目：爬取网页动态信息

7.4 修改ItemsPipelines脚本

7.5 编写spiders脚本

7.6 修改setting脚本

7.7 定制中间件

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第五课 数据采集与处理实战：《流浪地球》豆瓣影评采集与分析

1月23日

19:00-21:30

1.1 案例背景与挖掘目标

2.1 短评数据爬取介绍

2.2 安装selenium及配置chromedriver

2.3 获取用户名

2.4 获取短评正文

2.5 设置cookies

2.6 获取用户居住地和入会时间信息

2.7 单页数据整理

2.8 自定义获取单页数据的函数

2.9 判定网页是否已被加载

2.10 翻页爬取

2.11 代码整理及小结

3.1 短评正文数据预处理

3.2 词频统计

3.3 绘制整体评论数据的词云图

3.4 好评差评词云图绘制及小结

3.5 评分分数分布统计

4.1 短评数量与日期的关系

4.2 短评数量与时刻的关系

4.3 不同评分数量与时间的关系

4.4 评论最多的前十个城市

4.5 评分数量与城市的关系

5.1 总结

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第六课 数据采集与处理实战：大数据岗位人才招聘信息的分析与挖掘

1月24日

19:00-21:30

1.1背景与目标

2.1信息爬取介绍

2.2获取岗位名称数据

2.3获取目录页的所有字段信息

2.4获取二级网址的网页链接

2.5获取二级网址的所有字段信息

2.6对单一目录页中的所有二级网页信息进行抓取

2.7将第一个目录页的数据进行保存

2.8批量爬取及数据保存

3.1已爬取数据介绍

3.2根据岗位名筛选招聘信息_batch

3.3统一岗位名称

3.4根据工资列筛选数据

3.5完成工资数据处理

3.6工作地点字段处理

3.7公司类型字段处理

3.8行业字段数据处理

3.9工作描述字段处理_batch

3.10公司规模字段处理

3.11数据预处理小结

4.1热门招聘岗位可视化

4.2热门行业及公司招聘分析

4.3热门岗位的工资水平

4.4可视化综合分析_batch

4.5岗位技能分析

5总结

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自行安排

拓展自学

Python爬虫助力疫情数据追踪

1明确项目需求与目标

2环境准备

3获取疫情数据（全球、中国各省及各地区数据）

4疫情数据分析

5疫情数据可视化

6完成分析报告

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第七课 认证考试

1月25日

19:00-21:30

工信部教育与考试中心高级Python技术应用工程师职业技术认证在线考试

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