一幅图讲清楚Python在大数据与人工智能时代的地位

大数据与人工智能时代,掌握Python基础后,我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向...

如果想要追赶 Python 的热潮,应该如何学习呢?除了自学之外,多数人都会选择在线课程作为辅助。选择课程的衡量标准是什么呢?我认为有以下几条坑不能踩:

|| 是否针对零基础入门? 零基础入门分为三种情况:一种是之前接触过计算机编程,但并没有熟练掌握任何一门语言,另一种是有其它编程语言基础,但没有接触过Python,最后一种是没有接触过任何编程语言。 || 是否可以掌握一项核心的技能? Python基础;网络爬虫;数据分析等。 || 是否针对零基础的同学讲解的生动易懂? 不少课程会标注课程所需的知识储备,需要先掌握哪些知识才能看懂这门课,只有少数课才真正是零基础可以学习的,这个是需要注意的。我觉得更多学习在线课程的还是零基础的同学,毕竟有基础的话自己撸文档就好了。 || 是否配备了高质量的答疑服务? 实际编程会遇到问题被卡住真是太常见的一个事情了,很多程序员没了 stackoverflow 也是无法正常工作的。但初学者很可能是连问题都描述不清楚的,所以有个老师帮初学者即时解决问题的话,能节省很多时间。

专注于人工智能前沿科技的在线教育平台—深蓝学院,联合百度资深算法工程师推出『Python基础入门与网络爬虫实践』、『Python数据分析』两门在线直播课程。两门课程共56学时,课程从Python基础入门开始,实战讲述新闻网站、知乎、京东商城、微信公众号的网络爬虫技术,将爬取的数据清洗整理,直接用于数据分析课程实践。课程在线直播授课,一年内均可在微信答疑群提问答疑,讲师真正做到有问必答。

Python 课程内容

1. Python基础入门

1.1 Python基础 1.1.1 Python简介与发展历史 1.1.2 Python安装与开发环境 1.1.3 基本类型、运算 1.2 Python语句与语法及文件操作 1.2.1 语句与语法包括 1.2.2 迭代器 1.2.3 文件操作 1.3 函数与模块 1.3.1 函数基础与作用域、参数与返回值、递归 1.3.2 匿名函数:lambda与函数式编程工具:filter和reduce 1.3.3 模块基础 1.4 面向对象与异常处理 1.4.1 面向对象(类和对象) 1.4.2 异常处理 1.5 多线程、正则表达式的使用 1.5.1 线程模块、线程同步 1.5.2 多进程(通信与进程池) 1.5.3 正则表达式 1.6 网络编程 1.6.1 TCP/IP、Socket、C/S架构 1.6.2 HTTP,FTP以及邮件协议 1.6.3 RPC

2. Python网络爬虫实践 2.1 网络爬虫入门 2.1.1 网络爬虫技术价值 2.1.2 HTTP协议 2.1.3 网页的常见构成 2.1.4 分布式数据存储MongoDB 2.1.5 实践:单页面的抓取 2.2 爬虫基础:一个简单的爬虫构成 2.2.1 静态网站的抓取 2.2.2 多线程抓取 2.2.3 多进程抓取 2.2.4 实践:新闻网站的爬取 2.3 基于框架的爬虫:Selenium 2.3.1 自动化爬虫框架PhantomJS+Selenium 2.3.2 表单,网站登录 2.3.3 客户端渲染页面的抓取 2.3.4 实践:知乎网站的抓取 2.3.5 实践:微信公众号内容的抓取 2.4 基于框架的爬虫:Scrapy 2.4.1 框架简介与分析 2.4.2 框架的核心内容及使用方法 2.4.3 实践:京东网站的抓取 2.5 基于框架的爬虫:分布式爬虫 2.5.1 分布式爬虫的框架 2.5.2 任务调度的设计 2.5.3 分布式集群部署的爬虫与百度爬虫简介 2.5.4 分布式存储框架ElasticSearch搜索引擎 2.5.5 实践:一个简单的搜索引擎 2.6 爬虫常见问题 2.6.1 反爬虫常见问题 2.6.2 验证码:验证码的识别:实践:识别验证码 2.6.3 反IP:多IP技术 2.6.4 移动端(手机端)内容抓取 i.Fiddle抓包分析 ii.使用API来进行抓取 iii.示例:今日头条、快手微视频的抓取

3. Python网络爬虫实践

3.1 Python数据分析简介 3.1.1 Python数据分析环境配置(Anaconda) 3.1.2 Python数据分析的各个模块的作用和关系 3.1.3 Python数据分析安装配置常见库:NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib 3.1.4 数据分析应用场景与简要示例 3.2 NumPy库的介绍 3.2.1 NumPy的性能优势 3.2.2 数组对象处理 3.2.3 矩阵处理 3.2.4 基本操作与实践案例 3.3 Pandas库的介绍 3.3.1 Pandas基本数据结构与功能(Series) 3.3.2 DataFrame缺失数据处理 3.3.3 统计功能 3.3.4 数据合并、分组及比较 3.3.5 基本操作与实践案例 3.4 Python文本数据与图像数据分析的常见技术 3.4.1 文本分析:清洗与常见算法 a) 正则表达式 b) 分词与关键字提取 3.4.2 图像分析:预处理方法(PIL) a) 图像数据读取 b) 图像分析 3.4.3 基本图像处理的基本流程 3.4.4 实践:基于微博数据的人物信息的提取、清洗 3.5 数据可视化 3.5.1 数据可视化简介 3.5.2 常用可视化方式与图表绘制 3.5.3 Matplolib 3.5.4 Seaborn 3.5.5 实践:基于微博数据的人物信息以及关系的数据可视化 3.6 Python与机器学习 3.6.1 什么是机器学习 3.6.2 scikit-learn介绍 3.6.3 scikit-learn内常用算法介绍 3.6.4 机器学习基本流程 3.6.5 实践:微博人物相似聚类算法 3.7 Python与深度学习 3.7.1 深度学习简介 3.7.2 Tensorflow入门 3.7.3 Kaggle:简单二分类:猫狗识别 3.7.4 实践图像分类:微博明星人脸识别 3.8 Python与社交网络 3.8.1 图(graph)基础 3.8.2 社交网络算法(包括PageRank算法、社区发现算法等) 3.8.3 igraph介绍与network

3.8.4 实践微博社区发现算法:明星关系与可视化

原文发布于微信公众号 - 机器学习算法与Python学习(guodongwei1991)

原文发表时间:2018-03-07

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