你餓不餓？我打包了兩個套餐給你
--2017年8月，歷時半年，終於死命催老師研磨出了數據科學核心課程：《數據分析師入門》；
--2017年11月，反覆打磨重錄n遍的《python爬蟲：入門+實戰》上線；
--2018年3月，《python編程零基礎入門》課程也穩穩噹噹終於沒有什麼幺蛾子地上線了；
看到這個時間線，
你可能會問了（不想問我也要回答）：
《python編程零基礎入門》顯然是數據分析和爬蟲的前置基礎課程，
但是為什麼上線在其後？
其實這門課程原本不在我們的研發課程隊列中，
是個美麗的意外，還不都是學員的強強強強烈的要求
不然可能數據分析進階和機器學習已經出爐了，
但，誰讓我們賣課的小姐姐只愛學員，
每次的公司例會都以「應同學們的強烈要求……」為開頭拉都拉不住。
這次的例會上，雖然不是什麼粉絲日、節假日、狂歡日、紀念日，
但小姐姐還是勇敢發聲：
「應同學們其實沒幾個的強烈要求，課程…可…以…打個骨骨骨折么？」
心驚膽戰顫顫巍巍小心翼翼地跪著說完。
果然……
老闆給出了尷尬而不失禮貌的微笑並且扣光了下半個月的預算。
但，
誰讓小姐姐是個一心只為學員著想自己答應了，哭著也要完成的好人，
就算沒預算，也要搞活動，
所以，小姐姐打包了兩個超具性價比的套餐回來，一次性解決學習路徑問題。
即：一次性付款，獲得兩門課程。套餐如下：
套餐一
套餐一：爬蟲方向
《python編程零基礎入門》+《python爬蟲：入門+實戰》=￥439（原價798）
套餐一購買：長按下方二維碼
套餐二
套餐二：數據分析方向
《python編程零基礎入門》+《數據分析師（入門）》=￥599（原價998）
套餐二購買：長按下方二維碼
三門課程，兩種技術方向的組合，一次性滿足你的需求，
我們永遠不放過放棄任何一個需要從零入門的選手，關鍵是這次真便宜，
年僅一次，放血限量供應。
長按下方二維碼即可
以下分別是三門課程的目錄，還有太多的課程亮點懶得寫還請進官網查看喲
《Python編程零基礎入門》大綱
第一章：Python介紹和安裝
Python簡介；特點以及應用；編程環境的搭建及IDE的使用
實踐練習1—安裝Anaconda，並且熟悉spyder。
第二章：Python基礎知識
1) Python變數賦值及數據類型
2) Python數值及方法
3) Python字元串及方法
4) Python數據結構：列表、元組的操作
5) Python數據結構：字典、集合的操作
實踐練習2—通過使用Python支持的字典，列表和元組的數據結構，實現：通訊錄的操作，創建、添加、查找等內容，通訊錄信息包含姓名、電話、性別、愛好等。
第三章：Python語句、關鍵字以及內存管理
1) 條件語句
2) 循環語句
3) 循環控制語句
4) 關鍵字介紹
5) 變數的高級--內存管理
實踐練習3—編寫小程序，對上一節作業的通訊錄進行功能增強，實現：查找電話號碼主人，喜歡吃蘋果的人等。
第四章：Python函數
1) 函數及函數定義
2) 函數的參數/全局變數和局部變數
3) 內建函數及遞歸
4) 匿名函數
5) 函數式編程：map/reduce/filter/sorted/偏函數
實踐練習4—編寫一個函數，實現：通訊錄的更新，定義添加成員的函數、電話查找、興趣查找等功能
第五章：Python高級特性及編程規範
1) 列表生成式
2) 迭代器
3) 生成器
4) 裝飾器
5) Python編程規範
實踐練習5—小程序：高級功能——判斷輸入是否合法的裝飾器功能的使用。涵蓋內容：學習生成器及裝飾器的使用，給多個函數添加判斷合法性的裝飾器。
第六章：模塊的使用
1) 模塊名稱空間和導入
2) 模塊的執行
3) os和sys模塊介紹和使用
4) 第三方模塊的安裝
實踐練習6—函數編寫，實現：文件查找和拷貝功能。
第七章：面向對象編程
1) 類與面向對象設計OOP
2) 多態、繼承和封裝
3) 類裝飾器
第八章：異常、錯誤類型及編碼
1) 異常和捕捉異常
2) try-except語句和結構
3) 排查錯誤方法
4) 編碼方式介紹
第九章：文件處理
1) 文件內建方法：打開和讀寫
2) 文件的存儲模塊：pickle和marshal
3) Json文件的使用場景及解析
實踐練習7—編寫一個腳本，實現：查找讀取傳遞XXX.json文件中的內容，json文件中內容包含：主機IP、名字、所在地等信息。
第十章：正則表達式
1) 特殊的符號和數字
2) 正則表達式與python
3) Re模塊
實踐練習8—繼續練習6內容，編寫一個函數，實現：查找tmp文件中pass字元串。
第十一章：時間與日誌
1) Time模塊的使用
2) Log模塊的使用
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《Python爬蟲：入門+進階》大綱
第一章：Python 爬蟲入門
1、什麼是爬蟲
網址構成和翻頁機制
網頁源碼結構及網頁請求過程
爬蟲的應用及基本原理
2、初識Python爬蟲
Python爬蟲環境搭建
創建第一個爬蟲：爬取百度首頁
爬蟲三步驟：獲取數據、解析數據、保存數據
3、使用Requests爬取豆瓣短評
Requests的安裝和基本用法
用Requests 爬取豆瓣短評信息
一定要知道的爬蟲協議
4、使用Xpath解析豆瓣短評
解析神器Xpath的安裝及介紹
Xpath的使用：瀏覽器複製和手寫
實戰：用 Xpath 解析豆瓣短評信息
5、使用pandas保存豆瓣短評數據
pandas 的基本用法介紹
pandas文件保存、數據處理
實戰：使用pandas保存豆瓣短評數據
6、瀏覽器抓包及headers設置（案例一：爬取知乎）
爬蟲的一般思路：抓取、解析、存儲
瀏覽器抓包獲取Ajax載入的數據
設置headers 突破反爬蟲限制
實戰：爬取知乎用戶數據
7、數據入庫之MongoDB（案例二：爬取拉勾）
MongoDB及RoboMongo的安裝和使用
設置等待時間和修改信息頭
實戰：爬取拉勾職位數據
將數據存儲在MongoDB中
補充實戰：爬取微博移動端數據
8、Selenium爬取動態網頁（案例三：爬取淘寶）
動態網頁爬取神器Selenium搭建與使用
分析淘寶商品頁面動態信息
實戰：用Selenium 爬取淘寶網頁信息
第二章：Python爬蟲之Scrapy框架
1、爬蟲工程化及Scrapy框架初窺
html、css、js、資料庫、http協議、前後台聯動
爬蟲進階的工作流程
Scrapy組件：引擎、調度器、下載中間件、項目管道等
常用的爬蟲工具：各種資料庫、抓包工具等
2、Scrapy安裝及基本使用
Scrapy安裝
Scrapy的基本方法和屬性
開始第一個Scrapy項目
3、Scrapy選擇器的用法
常用選擇器：css、xpath、re、pyquery
css的使用方法
xpath的使用方法
re的使用方法
pyquery的使用方法
4、Scrapy的項目管道
Item Pipeline的介紹和作用
Item Pipeline的主要函數
實戰舉例：將數據寫入文件
實戰舉例：在管道里過濾數據
5、Scrapy的中間件
下載中間件和蜘蛛中間件
下載中間件的三大函數
系統默認提供的中間件
6、Scrapy的Request和Response詳解
Request對象基礎參數和高級參數
Request對象方法
Response對象參數和方法
Response對象方法的綜合利用詳解
第三章：Python爬蟲進階操作
1、網路進階之谷歌瀏覽器抓包分析
http請求詳細分析
網路面板結構
過濾請求的關鍵字方法
複製、保存和清除網路信息
查看資源發起者和依賴關係
2、數據入庫之去重與資料庫
數據去重
數據入庫MongoDB
第四章：分散式爬蟲及實訓項目
1、大規模並發採集——分散式爬蟲的編寫
分散式爬蟲介紹
Scrapy分散式爬取原理
Scrapy-Redis的使用
Scrapy分散式部署詳解
2、實訓項目（一）——58同城二手房監控
3、實訓項目（二）——去哪兒網模擬登陸
4、實訓項目（三）——京東商品數據抓取
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《數據分析師（入門）》大綱
第一章：開啟數據分析之旅
1) 數據分析的一般流程及應用場景
2) Python 編程環境的搭建及數據分析包的安裝
第二章：獲取你想要的數據
1) 獲取互聯網上的公開數據集
2) 用網站 API 爬取網頁數據
3) 爬蟲所需的 HTML 基礎
4) 基於 HTML 的爬蟲，Python（Beautifulsoup）實現
5) 網路爬蟲高級技巧：使用代理和反爬蟲機制
6) 應用案例：爬取豆瓣 TOP250 電影信息並存儲
第三章：數據存儲與預處理
1) 資料庫及 SQL 語言概述
2) 基於 HeidiSQL 的資料庫操作
3) 資料庫進階操作：數據過濾與分組聚合
4) 用 Python 進行資料庫連接與數據查詢
5) 其他類型資料庫：SQLite&MongoDB
6) 用 Pandas 進行數據預處理：數據清洗與可視化
第四章：統計學基礎與 Python 數據分析
1）探索型數據分析：繪製統計圖形展示數據分布
2）通過統計圖形探究數據分布的潛在規律
3）描述統計學：總體、樣本和誤差，基本統計量
4）推斷統計學：概率分布和假設檢驗
5）在實際分析中應用不同的假設檢驗
6）預測型數據分析：線性回歸
7）Python中進行線性回歸（scikit-learn實現）
8) 預測型數據分析：分類及邏輯回歸
9) 其它常用演算法（k近鄰、決策樹、隨機森林）
10) 預測型數據分析：聚類演算法（k均值、DBSCAN）
11) 用特徵選擇方法優化模型
12) 用 scikit-learn 實現數據挖掘建模全過程
13) 用 rapidminer 解決商業分析關鍵問題
14) 高級數據分析工具：機器學習、深度學習初探
第五章 報告撰寫及課程總結
1) 養成數據分析的思維
2) 數據分析的全流程及報告撰寫的技巧
3) 課程回顧以及一些拓展
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