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人人学编程:Python系列培训
206 次浏览  5 次
杨老师
Python数据分析专家,著有《Python数据分析实例教程》
时间地点:在线 北京 上海 深圳 根据报名开班
课程费用:5500元/人 
报公开课  
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册



认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明


    大数据时代,人人都需要对编程知识有些了解,并思考如何应用软件提高自己的工作能力。Python作为一门简单易学的编程语言,尤其适合做网络应用和数据分析与处理。本系列培训基于 Python,对工作人员提供三个层次的课程:

    1)python 编程入门:适合所有人都学习,可以了解编程的基本知识,理解软件的工作原理。

    2)Python 编程实践 - 网络爬虫:适合工程师了解 web 应用的原理,学习 Python 的网络编程。

    3)Python 数据分析:使用 Python 进行数据统计、数据分析,可以用于工作中的数据处理。

    课程1:Python 编程入门
    课程简介:

    本课程结合实际开发案例,从 Python 开发基础讲解,然后讲解基于 Python 的 web 框架 Django 应用开发关键技术,课程将结合应用的开发案例“网络爬虫”剖析基于 Python 构建一个完整的应用的方方面面。

    培训目标:
    • 了解 Python 编程基础
    • Python对象编程
    • Python函数和函数式编程
    • Python模块编程
    • Python面向对象编程
    • Python Web编程
    课程安排:1天
    主题 课程安排
    Python快速入门 什么是 Python
    Python 特点
    Python 高级特性
    下载和安装 Python
    运行 Python
    集成开发环境
    Python基础 语句和语法
    变量和赋值
    控制语句
    操作符,标识符
    Spring Python对象编程 Python 对象 标准类型
    内部类型
    标准类型操作符
    函数和函数式编程 函数 vs 过程
    创建函数
    调用函数
    模块编程 模块和文件
    名称空间 
    导入模块 
    模块执行
    面向对象编程 面向对象设计与面向对象编程的关系
    类的声明与定义、
    类属性
    类的实例、实例属性
    如何阅读Spring官方技术文献
    使用 Python 创建 Web 客户端
    Web ( HTTP )服务器
    建立 Web 应用程序
    课程2:Python编程应用案例:网络爬虫
    课程简介:

    学习使用 Python 编写互联网应用程序,了解互联网 web 应用的基本结构和通信协议,使用 Python 编写网络爬虫,实现对网站页面的抓取和分析。通过网络爬虫,实践 Pyton 编程方法。

    培训目标:
    • 学习网络爬虫基础知识
    • 了解网络爬虫的组成结构
    • 编写网络爬虫程序
    • 学习如何爬取各种网站的内容
    课程安排:1天
    主题
    课程安排
    网络爬虫基础知识
    什么是网络爬虫
    网络爬虫的用途
    网络爬虫的工作原理
    网络爬虫需要的 Python 编程基础
    首先一个网络爬虫的组成结构 爬虫调度程序(程序的入口,用于启动整个程序)
    url 管理器(用于管理未爬取得 url 及已经爬取过的 url )
    网页下载器(用于下载网页内容用于分析)
    网页解析器(用于解析下载的网页,获取新的 url 和所需内容)
    网页输出器(用于把获取到的内容以文件的形式输出)
    开始编写网络爬虫程序 了解网页
    使用 requests 库抓取网站数据
    使用 Beautiful Soup 解析网页
    清洗和组织数据
    爬虫攻防战
    网络爬虫实战 京东商品页面爬取
    当当网商品页面爬取
    百度 360 搜索引擎关键词提交
    网络图片爬取和存储
    有道翻译翻译表单提交
    课程3:使用Python进行数据分析
    课程简介:

    Python 让很多人都有了直接操作数据分析可能,本次课程将通过 Python 语言把数据预处理、数据分析以及数据可视化等各方面进行集成,在实际演练的基础上形成真实有效、可上手的生产力。重点关注如何用 Python 以及各种第三方工具包进行数据处理、分析、展现,最终形成可视化报告。

    培训目标:
    • 了解数据分析当前的发展趋势
    • 学习Python数据分析常用工具
    • 使用Python把各种第三方库进行结合进行一站式数据分析与展现
    课程安排:2天
    主题
    课程安排
    数据分析概览
    数据分析技术演进
    机器学习、人工智能与深度学习
    全能语言 Python
    Python 的数据分析学习路线图
    数据分析常用工具简介 数据处理 Numpy
    科学计算 SciPy
    数据分析 Pandas
    可视化 Matplotlib
    Numpy常用操作 Numpy 数组简介
    Numpy 生成数组
    改变数组形状
    Numpy 数据索引
    数据切片
    Numpy 基本运算
    Numpy 广播与复制机制
    实战:美国总统选举数据统计
    科学计算工具Scipy Scipy 简介
    特征值和特征向量
    解线性方程组
    最小二乘法
    数据分析库Pandas Pandas 简介
    Pandas 安装
    读取文件
    读取数据库
    数据浏览
    结果保存
    实战:使用 Pandas 进行数据格式转换
    Pandas数据预处理与数据分析 使用 Pandas 进行统计分析
    数据合并与连接
    数据标准化
    缺失值筛选与处理
    数据分组与排序
    Pandas 数据查询
    去掉重复数据
    时间序列操作
    实战:使用 Pandas 进行时间序列分析
    实战:使用 Pandas 进行数据可视化
    数据可视化工具Matplotlib Matplotlib 简介
    Matplotlib 图形各组成部分详解
    图形绘制步骤
    Matplotlib 基本图形绘制
    绘图区域与子图
    图形保存
    实验 1 :饼图、直方图等各种图形绘制
    实验 2 :绘制 cos 、 sin 、 sqrt 函数图像
    综合案例:手机故障率排序 数据分析流程介绍
    数据浏览
    缺失值处理
    指标选择
    生成新字段
    结果展现与对比
    案例总结与讨论
       
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