武汉python程序化培训班

课程优势：本课程由三大部分组成，Python语言阶段，Python全栈阶段和大数据人工智能阶段，涉及到Python开发必备技术，软件工程知识和企业级实战项目。课程内容大体上包括Python全栈、Python爬虫和数据分析、人工智能等。课程中的每个知识点都是程序开发人员必不可少的内容，而且每个技术点的内容都非常全面，深度到位，课上实例不仅丰富而且实用。

课程目标：掌握Python中turtle、time等常用模块的使用；掌握Python自定义函数中不同类型的参数、参数传递、递归等。

课程详情：01章Python编程基础知识
01-01成为Python高手之前必备基础知识
01-02数据分析的武器库与分析工具Python介绍
01-03Python的基本数据类型和数据结构
01-04Python的程序控制
01-05Python的函数与模块
01-06Python日期和时间处理
01-07Python字符串处理与正则表达式
01-08Python异常处理和文件操作
01-09实战：基于Python的函数创建与商业实操文件操作

02章Python进行数据整理和数据清洗
02-01Numpy中的数据类型--ndarray数组的创建
02-02Numpy数组基础：索引、切片、变形、分裂
02-03Numpy数组运算：通用函数
02-04Numpy数组变形、拼接
02-05Numpy数组计算：广播、聚合、比较和掩码、数组排序
02-06Pandas对象简介：Series、Dataframe、Index
02-07Pandas数据加载与存储
02-08Pandas数值运算方法：通用函数、聚合函数、遍历
02-09Panda层次化索引
02-10Pandas数据处理：数据类型转换、缺失值处理、字符串转换
02-11Pandas数据表的合并与连接
02-12Pandas数据的累计与分组
02-13高性能Pandas：query（）、eval（）实现高性能运算
02-14Pandas数据规整化：清理、转换、合并、重塑
02-15Pandas时间序列&金融数据处理
02-16实战案例1：泰坦尼克幸存者数据清洗
02-17实战案例2：USDA食品数据清洗

03章Python进行数据可视化技术-线上
03-01绘图思想的基本原理
03-02Python数据可视化包-Matplotlib介绍
03-03使用Matplotlib进行基本的图形绘制
03-04使用Python数据处理包Pandas做可视化
03-05Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制
03-06Python数据可视化包-Pyecharts介绍与图形绘制
03-07使用Python进行地图绘制-Pyecharts
03-08数据可视化技巧

04章Python进行网络爬虫
04-01网络爬虫基础知识
04-02网络请求及响应-Requests库
04-03HTML文档解析-BeautifulSoup库
04-04常见反爬虫机制及应对
04-05网络爬虫 VS 网络数据抓取
04-06实战1：新东方批量下载头像
04-07实战2：抓取豆瓣书籍简介
04-08实战3：模拟浏览器selenium抓取电商商品信息及评论

05章Python数据清洗操作及案例实战
05-01如何成为一名的数据分析师
05-02P供Python读取的数据：CSV文件、JSON数据、XML数据
05-03数据的获取与存储：数据的不平等性、真实性、可读性、清洁度等
05-04对获取到的数据进行探索：埃博拉病毒危机、列车安全数据、童工数据
05-05数据清洗探索：找出要清洗的数据、数据格式化、找出离群值和不良数据、找出重复数据、模糊匹配、正则匹配等