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全部课程 >web开发 |
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人人学编程：Python系列培训 |
962 次浏览  31 次
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| 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 |
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| 企业内训：可以根据企业需求,定制内训,详见
内训学习手册 |
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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
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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。
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| 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
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| 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
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| Python基础 |
语句和语法
变量和赋值
控制语句
操作符，标识符
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| Spring Python对象编程 |
Python 对象
标准类型
内部类型
标准类型操作符
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| 函数和函数式编程 |
函数 vs 过程
创建函数
调用函数
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| 模块编程 |
模块和文件
名称空间
导入模块
模块执行
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| 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
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如何阅读Spring官方技术文献
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使用 Python 创建 Web 客户端
Web （ HTTP ）服务器
建立 Web 应用程序
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| 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
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| 课程安排：1天
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主题
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课程安排 |
网络爬虫基础知识
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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
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| 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）
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| 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
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| 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
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| 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
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| 课程安排：2天
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主题
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课程安排 |
数据分析概览
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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
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| 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
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| 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
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| 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
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| 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
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| 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
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| 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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