机器学习Python Moviepy视频剪辑
MoviePy是一个用于视频编辑的python模块，可以用它实现一些基本的操作(比如视频剪辑，视频拼接，插入标题),还可以实现视频合成，还有视频处理，抑或用它加入一些自定义的高级的特效。课程中包含基本的moviepy视频剪辑的函数方法操作和举例，还包括自建的python自动化视频剪辑项目，以及优秀的自动化插件帮助用户进行视频的快速初剪。
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深度学习Python深度学习目标识别
深度学习最简单的入门方式就是基于 Python 开始编程实战。不管是TensorFlow还是Pytorch框架，处理深度学习的思想和业务流程基本一致，只是代码写法不相同。在图像分类任务中假设图像中只有一个主要物体对象，只关注如何识别其类别。 然而很多时候图像里有多个感兴趣的目标，不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。 在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或目标识别（object recognition）。目标检测所关注的问题：分类：图片某个区域属于哪个类别。定位：目标出现在图像中的哪个位置。大小：目标的大小。课程通过实际的案例学习目标识别相关的应用案例。
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机器学习Python机器学习会员数据化运营
会员数据化运营几乎是所有企业的必备运营工作，企业要生存必须要有会员(客户)，无论企业处于发展周期的哪个阶段、企业规模如何、企业性质如何都是如此。通过Python结合数据分析方法以及算法模型可以辅助于客户关系管理（CRM），可以用来解决以下几方面问题：1.分析有价值会员的生命周期状态。2.通过机器学习分析会员的核心诉求信息。3.利用算法进行会员的转化习惯和路径分析。4.通过机器学习方法计算会员的价值。5.如果利用现有数据扩大市场覆盖、获得 更多的新会员？6.如何通过营销手段更好的维系老会员，防止用户流失。7.通过数据分析应该如何制定会员管理策略（包括行为管理、体验管理、增值服务、信息管理、营销管理、客户关怀等）。
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开发工具Python 自学编程基础
为什么要学 python？Python作为编程语言，简洁优美，语法简单使得它比其他语言更容易学习，而且应用广泛，近几年越来越受大众欢迎。python 安装指引？操作系统附带 Python 几乎总是过时的，甚至可能不是完整的 Python 安装。所以拥有最新版本的 Python和IDE 非常重要。Python 受用终身的技巧？掌握学习方法是计算机编程中最关键的技能。随着语言的发展、库的创建和工具的升级。知道如何学习对于跟上这些变化并成为一名成功的程序员是至关重要的。python 编程基础知识？学习Python编程基础知识，掌握基础语法，实现编程思维从无到有，打好Python开发基石。python 代码管理？版本控制系统帮助开发人员管理对源代码的更改。但是数据版本控制，管理模型和数据集的变化并没有那么完善。因此许多团队开发工具和框架来解决这些问题。
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Office/WPS数据分析师的office办公基础
数据分析师要掌握的Office办公软件基础使用的内容，其中包括文档编写的word，数据分析工具Excel，以及报告制作的PPT。从多角度分析软件的使用方法以及介绍对应软件的使用功能。
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PythonPython数据可视化Pyecharts全集
掌握PyEchart数据可视化开发的技能。其中内容包括不同类型的数据可视化图表操作，其中有基础图表、直角坐标系图表、树图、3D图表、地理图表，组合图表等等。应用领域包含Python数据开发、数据分析师数据可视化报告等等。
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PythonPython 编程基础
Python学习笔记的全面集合，涵盖了Python编程的各个方面。从基础的数据类型，如整数、字符串和布尔值，到更高级的概念，如正则表达式和命名空间，这里都有详尽的解释和示例。专栏首先介绍了Python的五种基础数据类型，快速掌握如何存储和操作数据。将学习到Python的八种内置函数，这些函数在日常编程中非常实用。变量是编程的基础，这里也有六种不同类型的变量。对于编程新手来说，了解保留关键字和基础语法结构是非常重要的，这里有33个保留关键字的详细解释。专栏还涵盖了运算符和表达式的使用，能够进行更复杂的数据操作。字符串、Bytes和Bytearray在数据处理中扮演着重要角色，这里也有专门的章节进行讲解。布尔类型与运算优化章节则教如何更高效地进行逻辑判断。集合、列表和字典是Python中用于存储集合数据的三种主要数据结构。这里不仅教如何使用它们，还会展示如何进行更高级的集合运算和修改。控制流是编程的心脏，这里有关于条件语句和循环的全面介绍。输入和输出是任何程序的基础，专栏也涵盖了这方面的内容。函数是代码组织的基础，这里有关于函数定义、return用法的详细讲解。正则表达式则是文本处理的强大工具，这里有多个章节专门讲解它的各种用法。专栏还涵盖了文件操作和错误回溯机制能够编写更健壮的程序。总之无论Python新手，还是有一定基础想进一步提升，这个专栏都是不可多得的宝贵资源。
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数据结构与算法数据分析师的统计基础
数据分析师需要掌握的统计学知识，以及Python代码实现。通过每个章节小小的案例让学习理解更加深刻。
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PythonPython 网络爬虫基础
虽说不会敲代码的 Python数据分析师 不是好的数据分析师，但你不是正儿八经的开发人员，代码敲的那么溜有什么用？学点数据爬虫基础能让繁琐的数据CV工作（Ctrl+C，Ctrl+V）成为自动化就足够了。 1.掌握爬虫必会的Python操作和知识2.最常见的Mysql和Mongodb数据库操作内容3.爬虫的知识整体介绍4.用最简单的方式教你如何快速掌握爬虫 5.爬虫的应用领域
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PythonDjango REST Framwork框架全解
Web应用模式在开发Web应用中，有两种应用模式：前后端不分离在前后端不分离的应用模式中，前端页面看到的效果都是由后端控制，由后端渲染页面或重定向，也就是后端需要控制前端的展示，前端与后端的耦合度很高。这种应用模式比较适合纯网页应用，但是当后端对接App时，App可能并不需要后端返回一个HTML网页，而仅仅是数据本身，所以后端原本返回网页的接口不再适用于前端App应用，为了对接App后端还需再开发一套接口。 前后端分离在前后端分离的应用模式中，后端仅返回前端所需的数据，不再渲染HTML页面，不再控制前端的效果。至于前端用户看到什么效果，从后端请求的数据如何加载到前端中，都由前端自己决定，网页有网页的处理方式，App有App的处理方式，但无论哪种前端，所需的数据基本相同，后端仅需开发一套逻辑对外提供数据即可。在前后端分离的应用模式中 ，前端与后端的耦合度相对较低。在前后端分离的应用模式中，我们通常将后端开发的每个视图都称为一个接口，或者API，前端通过访问接口来对数据进行增删改查。作为一名全栈项目的开发者, 开发标准的 REST 接口,需要用到 Django Rest framework。Django REST framework是构建WebAPI的强大而灵活的工具包。 * 对于开发者来说这个WebAPI来说极具可用性。 * 认证策略（Authentication）包括包OAuth1a和OAuth2。 * 串行化（Serialization）同时支持ORM和non-ORM数据。 * 可定制化的基于函数的常规视图，不需要更多的其他的功能。 * 众多的文件以及社区大力支持，被国际认可的公司所使用和信任，包括Mozilla, Red Hat, Heroku, and和Eventbrite.
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PythonDjango 3.x Web框架全解
Django框架概述Django 是用 Python 开发的一个免费开源的 Web 框架，提供了许多网站后台开发经常用到的模块，使开发者能够专注于业务部分。并且囊括的 Web 应用部分可以用于快速搭建高性能、优雅的网站。并且提供了通用 Web 开发模式的高度抽象，通过 DRY（Don't Repeat Yourself，不要重复自己）的理念为频繁进行的编程作业提供了快速解决方法。Django的特点1.自带管理后台 简单的几行代码就可以让目标网站拥有一个强大的管理后台，轻松对内容进行增加、删除、修改与查找操作，以及很方便地定制搜索、过滤等操作，因此特别适合用于内容管理平台。2.灵活的路由系统 定义优雅的访问地址，还可伴随项目进行配置。 3.强大的数据库 ORM 强大的数据库操作接口（QuerySet API）可以轻松执行原生 SQL。 4.易用的模板系统 基于前后端分离系统可用 Django 开发 API，不使用模板系统，并也可以轻易替换成其他模板。 5.缓存系统 与 Memcached，Redis 等缓存系统联合使用，获得更快的加载速度，并且配置简单。 6.国际化支持 支持多语言应用，允许定义翻译的文字，轻松翻译成不同国家/地区的语言。 Django 发布情况功能版本（A.B，A.B+1，如 2.0，2.1 等）大约每 8 个月发布一次。这些版本将包含新功能以及对现有功能的改进等，也可能包含与上一个版本不兼容的功能，详细的说明在版本的发布日志（Release Notes）中可以查阅到。补丁版本（A.B.C，如 2.1.3）会根据需要发布，以修复错误和安全问题。这些版本将与相关的功能版本 100％ 兼容，除非是出于安全原因或为了防止数据丢失而无法做到 100% 兼容。正因为如此，如果之前使用的是 Django 3.0，现在最新的版本是 Django 3.0.3，那么可以放心将 3.0 版本升级到 3.0.3版本。某些功能版本被指定为长期支持（LTS）版本，这种稳定版本通常自发布之日起 3 年以内，会持续发布安全和关键补丁，即所谓提供持续稳定的支持。从 Django 2.0 开始，它不再支持 Python 2。下图演示了 Django 各版本的发布情况和支持计划 Django 的 MVT 架构简介Django 是一个 Python Web 框架，和大多数框架一样支持 MVC模式。通过学习 MVC（Model-View-Controller）模式，了解 Django MVT（Model-View-Template）的不同之处。1.MVC 模式 MVC 是开发 Web 应用程序的一种软件设计模式，其中各部分功能如下： 模型（Model）：位于模式底层，负责管理应用程序的数据。它处理来自视图的请求，并且响应来自控制器的指令以更新自身。 视图（View）：负责向用户以特定格式呈现全部或部分数据。 控制器（Controller）：控制模型和视图之间交互的代码。MVT 模式 MVT 与 MVC 区别在于 Django 本身已经实现了控制器（Controller）这部分的功能，暴露给开发者的是模板（Template）。所以可以简单认为 Django 中的模板是 HTML 文件，但其支持 Django 的模板语言。这种模板语言简单来说就是通过占位符、循环、逻辑判断等来控制页面上的内容展示。 Django 和其他 Python Web 框架的对比用于 Python Web 开发的框架有很多，比如 Flask、Bottle、Pyramid、Webpy 等。1. Django 和 Flask 的对比 Flask 是小而精的微框架（Micro Framework），它不像 Django 那样大而全。如果使用 Flask 开发，开发者需要自己决定使用哪个数据库 ORM、模板系统、用户认证系统等，需要自己去组装这些系统。与 Django 开发相比，开发者在项目开始的时候可能需要花更多的时间去了解、挑选各个组件，正因为这样，Flask 开发的灵活度更高，开发者可以根据自己的需要去选择合适的插件。由于是自己一步步地将整个系统组装起来的，因此也比较容易了解各个组件部分。当然，Flask 历史相对更短，第三方 App 自然没有 Django 那么全面。2. Django 和 Tornado 的对比 Tornado 是一个 Python Web 框架和异步网络库，最初由 FriendFeed 开发，当初设计它的目的是为了解决 10000 个并发连接（C10K 问题）。传统的 Apache 服务器会为每个 HTTP 请求连接一个线程，而在大多数 Linux 发行版中默认线程堆（Heap）大小是 8MB，当连接数量过多时，这种线程池的方式极易耗光服务器上的所有资源。Tornado 会把等待资源的操作挂起，当数据准备好时，再回调相应的函数。通过使用非阻塞网络 I/O，Tornado 可以轻松应对数万个连接。因而 Tornado 也就成为长轮询，是 WebSocket 和其他需要与每个用户建立长期连接的应用程序的理想选择。和 Django 相比，使用 Tornado 编写异步代码对于开发者来说，没有 Django 或 Flask 编写同步代码那么简单、直接和高效。使用 Python 进行 Web 开发合适吗？Python 简单易学、上手快速，成为很多程序员喜爱的编程语言。使用 Python 进行 Web 应用开发，无疑能够加快需求实现的速度，快速迭代和验证产品的原型。有些人可能会有疑问：Python 性能不够好，用来开发 Web 是不是不太合适？Python 在性能上确实无法和 C语言、Java 等语言相比，但在大部分情况下使用 Python 开发是可以满足性能需求的，并且很多时候程序性能不够好，这不是语言本身的问题，而是架构设计、缓存设计、数据结构算法的选用以及开发人员编程水平等引起的问题。总之，使用 Python 语言进行 Web 开发有独特的优势，通常能满足大部分应用场景的需求。
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PythonScrapy 爬虫框架实战和项目管理
首先一定要知道 Scrapy爬虫框架 对新手非常的不友好，或者从某些视频网站上跟着视频学或者说从培训机构里学几天技能掌握的，主要原因有以下两个方面。框架模块内容太多，虽然只是实现了一个简单的爬虫工作，但是实际上完成一个页面的抓取在框架里最少要走8个以上的步骤，但是这些步骤都是基本都是依靠配置文件完成的，没有丰富的爬虫经验，这些模块很多都不知道是做什么的，也不知道怎么配置。基于框架内进行数据抓取仅限于那些通用的网站抓取，你就简单理解为一个完成重复工作的机器人就行了。但是如果是那种反爬比较厉害的网站那就是另外一种情况了，完全是爬虫工程师和网站开发者的一个博弈了，所以这种情况不适合任何一种爬虫框架。对于那些想在工作中摸鱼的Python工程师来说就一定要使用爬虫框架，你会发现省不少力气而且效率真心非常高，不过一切都是在对框架熟练掌握的基础上、和对业务的深刻理解来说来说。但凡说 Scrapy 无用的基本上没有认真阅读过 Scrapy 的源码，对于 Scrapy框架 中的众多功能在搭建爬虫系统的时候能想到用几个？而且是基本是没有做过大型的爬虫系统项目的。咱们倒着推这个事，你就知道为什么要用Scrapy框架了。我之前的单位是国家互联网的新闻中心，做的项目中的有一项是复现863课题舆情监控系统中的内容，使用的方法是 Scrapy爬虫框架 结合 Django Web 搭建的数据采集系统，抓取的目标对象包括新闻、博客、论坛等等，其中每天目标检测网站成千上万，如果不用框架去做这种数据采集得累死。1.抓取的数据存哪里？单纯Scrapy爬虫脚本写好了执行抓取任务时数据保存到哪里？ES、Mongodb、MySQL？如果做过开发的人都知道存 Mongodb 中，那些说把数据存到 MySQL 的人基本上99%是从培训机构里出来的，因为大多数培训机构爬虫是不讲 Mongodb 的。通过业务计算逻辑把数据传输到生产 ES 环境中。2.几千、几万个爬虫脚本应该怎么管理？很多刚入行的人都觉得爬虫脚本难写，其实并不是这样。最难的是如何管理密密麻麻数不清的爬虫脚本，这里介绍Python如何处理这个事情。管理方式无非集中，Web管理环境、GUI管理环境、手动管理环境，不管是哪一种都需要一定的开发基础和管理思路。比较省事的用别人写好的Scrapy管理框架，比如Gerapy爬虫管理框架。如同这样web直接一键管理爬虫脚本，更多内容看上面的文章，这里就不重复了。3.Scrapy如何面对反爬的？跟大多数单线抓取某个网站解决其反爬一样，只要把反爬的逻辑设置好，比如最简单的更换代理IP，更换header，解析JS生成cookie访问等等，都可以在框架中设置配置文件。4.如何提高代码编写效率以及数据爬取效率？一定要阅读源码，一定要阅读源码，一定要阅读源码你才能知道这个框架里到底有什么内容可以用。5.基于Python各种框架开发的爬虫定制化项目。
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MySQL数据仓库操作
数据库技术是计算机科学中发展最快的领域之一，也是应用最广的技术之一，它已成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要基础。课程内通过学习MySQL和MongoDB数据仓库的基础知识和常规操作，掌握数据库的使用方法：包括数据库的一些基本概念，各种数据模型的特点，关系数据库基本概念，编程语言，关系数据理论，数据库的设计理论。掌握数据库应用系统的设计方法、了解数据库技术的发展动向，以指导今后的应用。利用数据库的原理知识和实用工具动手开发数据库应用系统。最终目培养学生运用数据库技术解决问题的能力，激发他们在此领域中继续学习和研究的愿望。
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杨鑫
技术经理
就职于清华大学天津高端装备研究院，负责中医大数据数据管理和算法研究工作。兼任天津理工大学数据科学与大数据技术讲师。熟悉业务领域包含重工型生产制造业、快消品业、保险业、金融支付、消费金融、大宗商贸、医疗健康等行业，负责数据治理、数据中台设计、业务算法建模、产品设计、数据化运营等工作。参与多项国家课题，拥有多项数据分析相关的发明专利。
课程数 13 学生数 12000