AI赋能,Python新纪元 —— 爬虫与文本分析师资培训

公司资讯 admin 发布时间:2024-06-11 浏览:2 次

爬虫与文本分析师资培训

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。

2024

年Python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300+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:2024年4月13-14日 (两天)文本分析遇见AI:

2024年4月20-21日 (两天)

培训方式:

远程直播,提供录播回放

授课安排:9:00-12:00;14:00-17:00;答疑

授课及答疑讲师

陈远祥,北京邮电大学副教授,博导。博士毕业于北京大学,2015年-2017年在北京大学做博士后研究。主要研究方向包括光无线融合技术,智能信号处理,以及基于人工智能的信号处理技术。发表SCI/EI学术论文80余篇,其中第一或通讯作者论文40余篇,申请发明专利4项。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。IEEE、OSA会员,Optics Express, IEEE Photonics Technology Letters,Photonics Journal,Applied Optics等多个SCI期刊审稿人。

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

1. 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,如何高效挖掘文本价值

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) 高效的编程语言实现结构化数据处理与文本分析的价值

2.

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,学会简单网页制作

1) 什么是网络爬虫

2) 爬虫的基本原理

3) web网页基础

4) 爬虫基本流程

3.

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) 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

4. 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) get请求与post请求

3) 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

5. 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6. 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7.

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) 深度学习识别滑动验证码

8. Scrapy

和分布式爬虫

目标:

掌握scrapy爬虫框架和常用方法,理解分布式爬虫原理

1) scrapy框架介绍

2) scrapy入门

3) scrapy的节点选择

4) Spider的用法

5) 分布式爬虫原理

6) 分布式爬虫部署

9.

基于AI辅助的网络爬虫

目标:

利用AI辅助爬虫,提高爬虫效率

1) 自动提取信息

2) 适应动态网页

3) 突破反爬机制

10.

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11.

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) 文本清洗

2) 分词

3) 词性标注

12.

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) 文本向量化

2) 词袋模型

3) TF-IDF

4) Word2Vec

5) GloVe

6) Doc2vec

13.

关键词提取

目标:

掌握三种关键词提取方法

1) TF-IDF

2) Text Rank

3) LDA

14.

文本分析的应用

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

15.

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) Bi-LSTM

3) text CNN

4) GRU

5) 注意力机制

6) BERT和Transformer

16.

基于AI辅助的文本分析

目标:

AI辅助文本分析,高效提取文本价值

1) 文本摘要

2) 文本翻译

3) 文本分类

4) 文本聚类

5) 情感分析

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

QQ:42884447

微信: JGxueshu

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