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Python知识图谱4阶晋级,覆盖23+个知识点

4阶晋级,覆盖23+个知识点
 
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 语法基础 图形界面实战
 数据库 web前端技术 web开发框架 项目开发
 Scrapy框架 Python爬虫基础 网络爬虫基础 数据库 爬虫实战
 自动化运维 高并发web框架 服务器安装管理 Linux系统操作 Docker技术 日志与监控 运维实战 运维平台开发实战
 数据清洗 数据统计 数据特征分析 机器算法

编程基础-语法基础

1严选好课

Python从入门到实战(超细致讲解)    

从Python入门到纯Python项目实战。100+课时,内容非常详细,覆盖了Python知识的方方面面,系统掌握Python及案例实战!

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Python入门知识大全(经典必备)

Python入门知识详解,从源码到原理,适合初学者的教程,让你少走弯路!

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编程基础-图形界面实战

1严选好课

Python实战之Tkinter界面

Tkinter是python自带的图形化界面操作模块,本课程的学习带你制作优美的图形界面,并学会背后的操作逻辑

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师傅带徒弟学:图形用户界面编程wxPython

本课程介绍了Python图形用户界面编程技术——wxPython,经典必看

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WEB开发-Web开发数据库

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MySQL初级入门

 

掌握MySQL最常用到的知识点的使用规则,即对数据库,表以及记录的增删改查,数据库的索引,完整性约束以及事务等概念。

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MySQL入门教程

精心打造深入浅出MySQL课程,由浅入深的剖析了MySQL的体系架构,底层架构,系统掌握MySQL中的常用操作

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WEB开发-项目开发

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python项目之BBS论坛开发

Python Django网站开发教程,以BBS论坛开发为例,项目小而精适合初学者上手

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挑战年薪20万:大型博客系统开发

导师带领你做项目,让你领略在做项目过程中熟练掌握python web开发相关技术。

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爬虫实战-数据库

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mysql数据库基础

课程主要包括SQL语句,即对数据库,表以及记录的增删改查,数据库的索引,完整性约束以及事务等概念。

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MySQL深入浅出

King老师重点讲解了数据相关操作,包括多表联查、子查询、无限极分类等。课程中还介绍了目前主流存储的引擎及其特点与应用场景,后介绍了两款常用的MySQL图形化管理工具!

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爬虫实战-Scrapy框架

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【Scrapy进阶】高速图片爬虫

轻松驾驭Scrapy,熟练地爬取网页信息,Scrapy实战进阶课程,轻松入门爬虫,教你学到如何从图片展上批量下载图片

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精通Scrapy网络爬虫

《精通Scrapy网络爬虫》以应用为出发点,详细深入地介绍了Python流行框架Scrapy的核心技术及网络爬虫的开发技巧。适合有一定Python语言基础同学

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爬虫实战-Python爬虫基础

1严选好课

Python爬虫实战视频教程

课程使用Python3作为编程语言,主要内容包括Python爬虫的基本原理,编写简单的爬虫等技术

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Python:项目实战1:网络爬虫与抓取股票数据

视频课程是《Python从小白到大牛》中的第四篇第一个实战项目,内容包括网络爬虫技术、使用urllib爬取数据等技术

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爬虫实战-网络爬虫基础

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  • python-2.7.13.amd64-熊猫卓
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  • Python简明教程2017中文版
  • 数据挖掘入门

爬虫实战-爬虫实战

1严选好课

Python爬虫:中国女性胸部大小分析

使用Python3作为编程语言,通过Python爬虫从天猫和京东抓取胸罩销售数据分析女性胸部大小的情况,使用Python语言中的Pandas和Matplot库对数据进行分析和可视化

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精通Scrapy网络爬虫

《精通Scrapy网络爬虫》详细深入地介绍了Python流行框架Scrapy的核心技术及网络爬虫的开发技巧

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自动化运维-运维平台开发实战

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  • 数据挖掘入门

数据挖掘与机器学习算法-机器算法

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Python从入门到实战 (经典版,讲解超细致)机器学习入门30天实战

从入门开始进行机器学习原理推导,具体内容涉及Python必备机器学习库、线性回归算法原理推导、Python实现逻辑回归与梯度下降、案例实战,信用卡欺诈检测、决策树与集成算法、支持向量机原理推导、SVM实例与贝叶斯算法、机器学习常规套路与Xgboost算法、神经网络。

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Python数据分析与机器学习实战

掌握Python矩阵数据处理与可视化展示,机器学习算法原理推导,熟悉每一个算法所涉及的参数,熟练使用Python进行建模实战,基于真实数据集展开分析,一步步完成整个建模实战任务。

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数据挖掘与机器学习算法-数据清洗

1严选好课

Python数据清洗(经典版)

使用Python3作为编程语言,将数据下载到本地的SQLite数据库中,进行数据清理。使用Pandas和Matplot库对数据进行分析和可视化

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