楼主: 资料狂人
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AI赋能,Python新纪元 —— 爬虫与文本分析师资培训 [推广有奖]

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资料狂人 在职认证  发表于 2025-4-17 09:53:50 |AI写论文

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在当今信息化时代,数据已成为最宝贵的资源之一。而Python,作为一种高效、易读、易学的编程语言,已经成为数据科学、机器学习、人工智能等领域的首选工具。结合AI的强大能力,Python不仅能够处理和分析海量数据,还能从中提取有价值的信息,为决策提供科学依据。


Python的多面性

  • 广泛的应用:从简单的脚本编写到复杂的数据分析,再到开发复杂的机器学习模型,Python都能够胜任。
  • 丰富的库支持:Python拥有如NumPy、Pandas、Scikit-learn等强大的数据处理和机器学习库,使得数据分析和模型构建变得简单快捷。
  • 社区活跃:Python拥有庞大的开发者社区,不断有新的工具和框架出现,为数据处理和AI应用提供了无限可能。

AI的智能化

  • 模式识别:AI技术能够识别数据中的模式和趋势,帮助我们理解数据背后的故事。
  • 预测分析:通过机器学习算法,AI可以预测未来趋势,为科研提供支持。
  • 自动化处理:AI可以自动执行重复性任务,提高工作效率,让我们有更多时间专注于创新和战略思考。

爬虫与文本分析:AI时代的数据获取艺术

爬虫和文本分析是获取和处理网络信息的核心技术。掌握这两项技能,意味着你能够:

  • 高效获取数据:通过爬虫技术,可以自动化地从网站获取大量数据,为分析提供原材料。
  • 深入理解文本:文本分析技术能够帮助我们从海量文本中提取有用信息,进行情感分析、主题挖掘等。
  • 智能处理信息:结合AI技术,可以对获取的数据进行更深层次的理解和分析,提升数据处理的智能化水平。

学习Python与AI:为未来铺路

在这个数据驱动的时代,掌握Python和AI技术,将为你的职业生涯和学术研究带来无限可能。利用AI技术推动科研飞跃,Python和AI都是你不可或缺的技能。


2025Python师资培训课程上新-基于AI辅助的爬虫与文本分析

Python师资培训2020年以来有600+老师和同学参加,为学术量身打造的Python系列课程包括编程基础与数据清洗,爬虫,文本分析,机器学习,深度学习,陈远祥老师精彩细致的授课和课后耐心的答疑得到了所有学员的一致好评~

通过本次课程,你将:

  • 系统掌握Python编程:从基础语法到高级应用,构建坚实的编程基础。
  • 深入理解AI原理:学习机器学习和深度学习的基本概念,掌握构建智能系统的基本原理。
  • 实战应用能力提升:通过项目实战,将理论知识转化为实际技能,提升解决实际问题的能力。

培训时间:

爬虫遇见AI:2025年10月1-2日 (两天)

文本分析遇见AI:2025年10月3-4日 (两天)

授课安排:9:00-12:0014:00-17:00;答疑

培训方式:北京现场班,同步远程直播,提供录播回放

温馨提示:

  • 参加线下培训同样可获得培训课程线上回放;
  • 参加线下培训提供会场酒店交通住宿指南及酒店住宿协议价;
  • 课程内容涉及实操,请线下参培学员携带笔记本电脑。

授课及答疑讲师:

陈老师,北京邮电大学博导,博士毕业于北京大学。研究方向:数据分析,大数据,人工智能。发表中英文学术论文100余篇,其中第一或通讯作者论文60余篇。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。国自然函评专家,多个SCI期刊审稿人。

作为人工智能一线专家,受邀为中科院等多所高校和研究所进行过相关培训,授课深入浅出,大量的实战案例,广受好评。


课程特色:

  • 研究加速器:本课程是为经管领域的研究者量身定制的,通过掌握爬虫与文本分析技能,您将能够快速收集和处理大量数据,极大加速研究项目进度。
  • 学术深度:课程内容深入探讨了文本分析的各个层面,包括最新的深度学习技术,确保您的研究方法论紧跟学术界的最新趋势。
  • 研究创新:通过学习AI辅助的爬虫技术和文本分析方法,您将能够在研究中采用创新的视角和方法,从而在学术界脱颖而出。
  • 论文发表加分:高质量的数据和深入的文本分析是发表高水平论文的关键。本课程将为您提供必要的技能,以提高您的研究成果的质量和影响力。
  • 跨学科能力:经管领域的研究往往需要跨学科的知识。本课程教授的技能将使您能够轻松地从其他领域(如计算机科学、统计学)获取和整合信息,拓宽研究视野。

课程大纲:(蓝色字体的为本次新增内容

爬虫与文本分析概述

目标:了解爬虫和文本分析常见应用场景,如何高效分析文本价值

1) 爬虫常见应用场景,结构化数据/文本数据的获取方法概述

2) 爬虫和文本分析的技术难点,大模型如何辅助爬虫和文本分析


AI助力Python爬虫

1. 爬虫基础

目标:掌握爬虫基本概念,爬虫基本流程,掌握网页基础知识

1) 什么是网络爬虫,爬虫的注意事项

2) http基本原理

3) web网页基础

4) 爬虫基本流程


2. 页面解析和数据存储

目标:掌握正则表达式的用法,学会利用正则表达式进行文本信息提取,掌握常见文本信息存储方法

1) 常用网页数据解析方法,基于正则表达式的文本信息提取

2) 文本文件存储

3) JSON文件存储


3. urllib和requests

目标:掌握两种基本的请求发送方法,通过案例展示,实现单页和多页数据爬取,掌握动态页面爬取方法,掌握模拟登录,IP代理常用方法,实现高效率、大规模的网络爬取

1) 请求头的构造

2) urllib中的get请求与post请求

3) requests单页和多页数据的爬取

4) 动态页面的数据爬取

5) 模拟登录

6) 代理的基本使用

7) 高效代理池的维护


4. Beautiful Soup和Xpath

目标:通过案例,掌握两种高效的网页信息解析和提取方法,实现网络数据的高效提取

1) Beautiful Soup简介

2) Beautiful Soup的页面解析

3) Beautiful Soup节点选择方法

4) 什么是Xpath

5) Xpath常用匹配规则

6) Xpath的节点选择


5. Selenium和Playwright

目标:通过案例,掌握动态渲染页面的两种自动化的爬虫方法

1) Selenium的安装与配置

2) Selenium的基本使用

3) 页面的访问与节点定位

4) 节点信息的获取

5) Playwright的安装

6) Playwright的编写模式

7) Playwright代码生成

8) Playwright的常用操作方法


6. 验证码的处理

目标:针对验证码反爬虫机制,掌握几种常用验证码识别方法

1) OCR识别验证码

2) 图像匹配识别滑动验证码

3) 云验证码识别


7. Scrapy和分布式爬虫

目标:掌握scrapy爬虫框架和常用方法

1) scrapy框架介绍

2) scrapy入门

3) scrapy的节点选择

4) Spider的用法


8. 基于大模型辅助的网络爬虫

目标:利用DeepSeek辅助爬虫,提高爬虫效率

1) 大模型在爬虫中的作用

2) 网页结构解析和信息提取:基于提示词的信息提取,生成代码进行信息提取

3) 爬虫代码的自动生成

4) 爬虫代码的解读和优化


AI助力Python文本分析:

1. 文本分析概述

目标:掌握文本分析的基本概念,文本分析的发展历程,文本分析流程和挑战

1) 文本数据与文本分析

2) 自然语言处理的流派

3) 文本分析的常见应用

4) 文本分析的层次

5) 文本分析的流程

6) 文本分析的挑战


2. 文本单元的提取与标注

目标:掌握文本常用清洗方法,分词原理和方法,词性标注方法

1) 文本数据的读取:csv, excel, word, pdf, txt

2) 文本数据的清洗

3) 分词

4) 词性标注


3. 文本特征的选取与表示

目标:掌握文本的常用结构化表示方法,利用多种方法实现文本特征提取,理解每种特征提取的优缺点

1) 词袋模型

2) TF-IDF

3) Word2Vec

4) GloVe

5) Doc2vec

6) FastText

7) BERT深度学习方法


4. 关键词提取

目标:掌握三种关键词提取方法

1) 基于统计的方法:TF-IDF

2) 基于图算法的方法:TextRank,RAKE

3) YAKE

4) LDA


5. 文本分析的常见应用

目标:掌握文本分析的常见应用,和传统的机器学习方法结合,实现文本的分类,聚类,摘要提取,情感分析等功能

1) 文字云

2) 文本分类

3) 文本聚类

4) 文本摘要

5) 情感分析


6. 基于深度学习的文本分析技术

目标:掌握最新的深度学习在文本分析中的应用,包括RNN,LSTM,CNN,注意力,Transformer等模型和机制的引入

1) RNN

2) LSTM

3) textCNN

4) GRU

5) 注意力机制

6) BERT和Transformer


7. 基于大模型的文本分析

目标:AI大模型辅助文本分析,高效提取文本价值

1)  利用大模型进行文本特征提取

2)  利用嵌入特征进行文本分类

3)  利用嵌入特征进行回归

4)  利用嵌入特征文本相似性提取和推荐

5)  利用嵌入特征进行零样本分类

6)  利用嵌入特征进行聚类

7)  少样本学习

8)  结构化数据提取

9)  内容摘要的提取

10) 内容分类

11) 情感分析

12) 文本知识图谱构建

13)  文本聊天机器人构建

14)  基于微调大模型的文本分析


课程目标:

  • 提升研究质量:通过精确的数据抓取和深入的文本分析,本课程将帮助您提高研究的准确性和可靠性,从而提升论文的发表概率和学术影响力。
  • 解锁数据潜能:掌握爬虫技术意味着您能够访问和利用互联网上的海量数据资源,为您的研究提供丰富的数据支持,解锁数据的潜在价值。
  • 研究效率倍增:高效的网络爬虫和文本分析技能将极大缩短数据收集和预处理的时间,让您有更多时间专注于研究的核心部分——分析和撰写。
  • 学术竞争力:在学术界,掌握前沿技术是提升个人竞争力的关键。本课程将使您在同行中脱颖而出,无论是在学术会议还是期刊发表上。
  • 持续学术支持:我们提供持续的技术支持和学术咨询,确保您在研究过程中始终处于技术前沿,不断提升研究水平。

Python师资培训系列课程试听及咨询:

尹老师

电话: 13321178792

微信: JGxueshu

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关键词:python 师资培训 分析师 新纪元 scikit-learn

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沙发
资料狂人 在职认证  发表于 2025-4-17 10:15:24

今晚7点,Python爬虫+文本分析学术实战与AI赋能,开启前沿精彩

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直播精彩预览:

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藤椅
资料狂人 在职认证  发表于 2025-4-17 10:19:42

课程目标:

1. 爬虫

  • 爬虫基础 :了解网络爬虫的基本概念、原理和基本流程,掌握网页基础知识,学会简单网页制作。
  • 页面解析和数据存储 :掌握正则表达式的用法,学会利用正则表达式进行文本信息提取,掌握常见文本信息存储方法。
  • urllib 和 requests :掌握两种基本的请求发送方法,通过案例展示,实现单页和多页数据爬取,掌握动态页面爬取方法,掌握模拟登录、IP 代理常用方法,实现高效率、大规模的网络爬取。
  • Beautiful Soup 和 Xpath :通过案例,掌握两种高效的网页信息解析和提取方法,实现网络数据的高效提取。
  • Selenium 和 Playwright :通过案例,掌握动态渲染页面的两种自动化的爬虫方法。
  • 验证码的处理 :针对验证码反爬虫机制,掌握几种常用验证码识别方法。
  • Scrapy 和分布式爬虫 :掌握 scrapy 爬虫框架和常用方法,理解分布式爬虫原理。

2. 文本分析技术

  • 文本分析概述 :掌握文本分析的基本概念、发展历程、流程和挑战。
  • 文本单元的提取与标注 :掌握文本常用清洗方法,分词原理和方法,词性标注方法。
  • 文本特征的选取与表示 :掌握文本的常用结构化表示方法,利用多种方法实现文本特征提取,理解每种特征提取的优缺点。
  • 关键词提取 :掌握三种关键词提取方法。
  • 文本分析的应用 :掌握文本分析的常见应用,和传统的机器学习方法结合,实现文本的分类、聚类、摘要提取、情感分析等功能。
  • 基于深度学习的文本分析技术 :掌握最新的深度学习在文本分析中的应用,包括 RNN、LSTM、CNN、注意力、Transformer 等模型和机制的引入。

3. DeepSeek 如何辅助

  • 基于 DeepSeek 辅助的网络爬虫 :利用DeepSeek 辅助爬虫,提高爬虫效率,自动提取信息、适应动态网页、突破反爬机制。
  • 基于 DeepSeek 辅助的文本分析 :DeepSeek 辅助文本分析,高效提取文本价值,实现文本摘要、文本翻译、文本分类、文本聚类、情感分析等功能。
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板凳
资料狂人 在职认证  发表于 2025-4-17 10:21:08

课程特色与专业性

1. 全面覆盖爬虫与文本分析核心技能:从爬虫基础、页面解析、数据存储,到使用urllib、requests、Beautiful Soup、Xpath、Selenium和Playwright等工具进行高效数据抓取,再到验证码处理、Scrapy框架及分布式爬虫的运用,课程内容层层递进,确保学员能够系统掌握爬虫技术的精髓。同时,深入讲解文本分析的各个环节,包括文本清洗、分词、词性标注、文本特征提取、关键词提取,以及文本分析在文本分类、聚类、摘要提取、情感分析等领域的应用,为学员打开文本大数据价值挖掘的大门。

2. 深度聚焦前沿技术应用
课程特别设置基于DeepSeek辅助的网络爬虫与文本分析模块,让学员接触并掌握利用前沿AI技术提升爬虫效率、突破反爬机制、适应动态网页的方法,以及如何借助DeepSeek实现文本摘要、翻译、分类、聚类、情感分析等功能,使学员在学习过程中紧跟技术发展趋势,具备更强的技术竞争力。

3. 实战案例驱动学习
每个知识点都通过实际案例进行讲解和演示,让学员在真实场景中掌握技术的应用方法和技巧。无论是爬虫过程中对动态页面的处理、验证码的识别,还是文本分析中对情感倾向的判断、关键词的提取,学员都能通过案例学习积累丰富的实战经验,确保学以致用。

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报纸
zgs3721 发表于 2025-4-17 10:46:40

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地板
512661101 发表于 2025-4-17 11:16:52

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jinjian522 发表于 2025-4-17 11:25:40

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qiuhongfeidu 发表于 2025-4-17 11:44:26

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bloodfi 发表于 2025-4-17 12:54:55

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军旗飞扬 在职认证  发表于 2025-4-17 13:07:18

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