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Python是一门非常简单易学好用,同时功能强大的编程语言,具有丰富和强大的库,开发效率特别高。
Python爬虫能做什么
世界上80%的爬虫是基于Python开发的，学好爬虫技能，可为后续的大数据分析、挖掘、机器学习等提供重要的数据源。
什么是爬虫?
网络爬虫通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据，也就是自动抓取数据。
爬虫可以做什么?
你可以用爬虫爬图片，爬取视频等等你想要爬取的数据，只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取。
什么是Python?
Python(大蟒蛇)是一门解释型、面向对象、带有动态语义的高级程序设计语言。
Python具有强大而丰富的类库，也经常被别人说是胶水语言，可以跟其它语言写的模块结合在一起。
优点:
1. 简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。
2. 易用：Python简单容易上手，因为有简单容易看懂的文档。
3. 速度快：运行速度快，因为Python中的标准库和第三方库都是C语言编写的，所以很快。
4. 免费、开源：Python是一款FLOSS(自由/源代码软件)之一，使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。
5. 高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
6. 可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。
7. 解释性：Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。
8. 面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。
9. 可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。
10. 可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。
11. 丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。
12. 规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。
【课程介绍】
本课程致力于讲授完整的结构化数据、文本数据的获取、存储、读取、处理和分析过程，我们期望课程可以帮助到广大的学员，包括所有想要使用python编程语言实现数据获取和文本分析的在校师生、以及致力于将数据分析与挖掘的价值广泛运用到实际场景的商业人士。
该课程包括20小时以上的线上辅助教学视频内容，通过该课程的学习，我们的学员将不再单一依靠开源公开数据网站的数据，适当摆脱对国家统计年鉴、wind数据库、知网数据的依赖，能够从更多元的渠道获取数据，使用Python更高效的处理数据，并用更前沿的技术分析和挖掘数据信息，为我们的科研工作减轻中间工作负担。
【培训费用】
Python初级：1000元，报名：http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1595
Python爬虫：2000元，报名：http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1596
Python文本：3000元，报名：http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1597
含在线视频，资料及答疑；提供发票及开课通知及结业证书。
现场班老学员九折优惠；同时报名2-3个专题九折优惠；折扣优惠不叠加。
【授课老师】
陈远祥，北京邮电大学副教授，博士生导师。2014年毕业于北京大学，获通信与信息系统专业博士学位，2015年-2017年在北京大学做博士后研究。主要研究方向包括光无线融合技术，智能信号处理，以及基于人工智能的信号处理技术。发表SCI/EI学术论文80余篇，其中第一或通讯作者论文40余篇，申请发明专利4项。主持国家自然科学基金面上项目，国家重点研发计划子课题，国家自然科学基金青年项目及博士后基金等多个国家级和省部级项目。IEEE、OSA会员，OpticsExpress, IEEE Photonics Technology Letters，PhotonicsJournal，Applied Optics等多个SCI期刊审稿人。
【课程大纲】
Python编程基础：
1 Python爬虫与文本分析概述
1.1 文本数据的重要性
1.1.1 结构化数据
1.1.2 非结构化数据
1.1.3 文本数据
1.2 文本分析
1.2.1 文本分析基本概念
1.2.2 文本分析与自然语言处理的关系
1.2.3 爬虫与文本分析
2 Python基础
2.1 Python语言概述
2.1.1 起源
2.1.2 语言特色
2.1.3 开发环境配置
2.2 标准数据类型
2.2.1 bool（布尔）
2.2.2 number（数字）
2.2.3 string（字符串）
2.2.4 list（列表）
2.2.5 tuple（元组）
2.2.6 dictionary（字典）
2.2.7 set（集合）
2.3 控制流
2.3.1 顺序
2.3.2 选择
2.3.3 循环
2.3.4 异常处理
2.4 函数
2.4.1 定义函数
2.4.2 调用函数
2.4.3 匿名函数
2.5 os文件处理模块
2.5.1 文件目录操作
2.5.2 文件读写
3 Python重要数据科学计算库
3.1 numpy
3.1.1 数组的创建
3.1.2 数组常用内置方法
3.1.3 数据类型的转换
3.1.4 数组的索引
3.1.5 变换数组的形态
3.1.6 数组的运算
3.1.7 常用统计函数
3.2 pandas
3.2.1 数据帧的创建
3.2.2 索引与过滤
3.2.3 增加和删除
3.2.4 缺失值处理
3.2.5 数据整理
3.2.6 统计和描述
3.2.7 数据的合并和分组运算
3.2.8 数据的读写和查看
3.3 matplotlib
3.3.1 快速绘图
3.3.2 绘制子图
3.3.3 添加文字说明和注释
3.3.4 散点图
3.3.5 对数坐标图
3.3.6 极坐标图
3.3.7 饼图
3.3.8 柱状图
3.3.9 直方图
3.3.10 箱线图
3.4 pyecharts
3.4.1 柱状图/条形图
3.4.2 箱型图
3.4.3 热力图
3.4.4 折线图
3.4.5 散点图
3.4.6 漏斗图
3.4.7 饼图
3.4.8 词云图
3.4.9 3D图表
Python爬虫学术应用
4 爬虫
4.1 爬虫基础
4.1.1 爬虫基本概念
4.1.2 通用爬虫和聚焦爬虫
4.1.3 http的请求与响应
4.1.4 网页基础知识
4.2 简单爬虫实现
4.2.1 爬虫基本原理
4.2.2 爬虫与反爬虫
4.2.3 正则表达式
4.2.4 requests库实现http请求
4.2.4.1 实战1：豆瓣电影分类排行榜（JSON数据格式）
4.2.4.2 实战2：猫眼电影排行榜数据提取
4.2.4.3 实战3：基于cookies爬取豆瓣短评分析
4.2.5 Beautiful Soup
4.2.5.1 网页的解析
4.2.5.2 网页元素的选取
4.2.5.3 实战：从中国天气网获得天气数据；爬取豆瓣电视剧评分
4.3 爬虫高级技术进阶
4.3.1 多页面的爬取
4.3.2 动态渲染页面的爬取
4.3.3 基于selenium的自动化爬取技术
4.3.4 实战：多页面爬取京东商品数据
Python文本分析学术应用
5 文本分析
5.1 文本分析概述
5.1.1 自然语言处理的层次
5.1.2 自然语言处理的难点
5.1.3 自然语言处理的流派
5.2 文本分析关键技术
5.2.1 常用文本整理和清洗方法
5.2.1.1 句子拆分
5.2.1.2 词拆分
5.2.1.3 过滤重复的单词
5.2.1.4 删除停用词
5.2.1.5 拼写检查
5.2.1.6 大小写变换
5.2.1.7 文本翻译
5.2.1.8 词干提取
5.2.1.9 提取电子邮件或URL
5.2.2 中文分词技术
5.2.2.1 规则分词
5.2.2.2 统计分词
5.2.2.3 混合分词
5.2.2.4 实战：结巴分词，对爬取的豆瓣数据分析，统计词频，绘制词云图
5.2.3 词性标注与命名实体识别
5.2.3.1 词性标注
5.2.3.2 命名实体识别
5.2.3.3 实战：基于jiebaku 的词性标注和基于HanLP的命名实体识别
5.2.4 文本向量化
5.2.4.1 离散化表示
5.2.4.2 分布式表示
5.2.4.3 实战：利用word2vec计算西游记中人物相似性
5.2.5 关键词提取
5.2.5.1 TF-IDF算法
5.2.5.2 TextRank算法
5.2.5.3 LDA算法
5.2.5.4 实战：基于LDA主题模型进行新闻关键词提取
5.2.5.5 实战：网页相似性分析
5.2.6 文本分类
5.2.6.1 分类算法介绍
5.2.6.2 实战：贝叶斯新闻分类
5.2.6.3 实战：虚假评论分类
5.2.7 文本聚类
5.2.7.1 kmeans算法介绍
5.2.7.2 实战：百度百科数据聚类
5.2.7.3 实战：豆瓣书籍数据聚类
5.2.8 文本情感分析
5.2.8.1 基于规则的情感分析
5.2.8.2 基于机器学习模型的情感分析
5.2.8.3 实战：基于豆瓣电影的情感分析
5.2.8.4 实战：在线情感分析系统
【报名方式】
1，点击对应课程报名链接，网上提交报名信息；
2，经管之家论坛账号登录后进入结算中心提交订单；
3，订单微信/支付宝/银联支付，如需对公转账请与我们联系；
4，课程结束后快递发票，开课通知，结业证书。
【联系方式】
魏老师
QQ：2882989714
Tel：010-68478566
Mail：vip@pinggu.org
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