企业级数据分析师课程 Python高端数据分析实战课程 200多集视频+代码+资料 Python必备
企业级数据分析师课程 Python高端数据分析实战课程 200多集视频+代码+资料 Python必备===============课程目录===============
<微专业：数据分析师python>
├zfdev_tree.txt
├<00 从专业的角度说说数据可视化（课前准备）>
│├0.0从专-业-的-角-度说说数-据-可-视-化.mp4
│├0.2软件安装及资料准备（重要！必看！）.mp4
│├<随堂资料>
││├seaborn 下载遇到问题.pdf
││├免费课程合集-da鹏教你玩数据.docx
││└数据分析师python_课程资料不含anaconda.zip
├<01 数据思维导论：如何从数据中挖掘价值>
│├课程1.1 优秀数据分析师的三个特点.mp4
│├课程1.2 避免对数据可视化的误解（上）.mp4
│├课程1.2 避免对数据可视化的误解（下）.mp4
│├课程1.3 机器学习是什么.mp4
│└课程1.4 用数据改变未来.mp4
├<02 基础语言入门：从零开始学习Python>
│├<01第一章 关于Python你需要知道的事儿>
││├<课程1.1 重新认识你的电脑>
│││└课程1.1 重新认识你的电脑.mp4
││├<课程1.2 为什么选择Python？>
│││└课程1.2 为什么选择Python？.mp4
││├<课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑>
│││└课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp4
││├<课程1.4 JupyterNotebook与Spyder>
│││└课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4
│├<02第二章 变量及数值类型>
││├<课程2.1 数值类型概述>
│││└课程2.1 数值类型概述.mp4
││├<课程2.2 认识变量>
│││└课程2.2 认识变量.mp4
││├<课程2.3 运算符>
│││└课程2.3 运算符.mp4
││├<课程2.4 注释>
│││└课程2.4 注释.mp4
│├<03第三章 序列及通用操作>
││├<课程3.1 什么是序列？>
│││└课程3.1 什么是序列？.mp4
││├<课程3.2 序列通用操作>
│││└课程3.2 序列通用操作.mp4
││├<课程3.3 列表list常用操作>
│││└课程3.3 列表list常用操作.mp4
││├<课程3.4 文本序列str常用操作>
│││└课程3.4 文本序列str常用操作.mp4
│├<04第四章 字典映射>
││├<课程4.1 字典dict基本概念>
│││└课程4.1 字典dict基本概念.mp4
││├<课程4.2 字典常用操作>
│││└课程4.2 字典常用操作.mp4
││├<课程4.3 字典的元素访问及遍历>
│││└课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4
│├<05第五章 条件判断及循环语句>
││├<课程5.1 什么是语句？>
│││└课程5.1 什么是语句？.mp4
││├<课程5.2 条件判断：if语句>
│││└课程5.2 条件判断：if语句.mp4
││├<课程5.3 循环语句：for循环>
│││└课程5.3 循环语句：for循环.mp4
││├<课程5.4 循环语句：while循环>
│││└课程5.4 循环语句：while循环.mp4
││├<课程5.5 循环控制语句>
│││└课程5.5 循环控制语句.mp4
│├<06第六章 函数>
││├<课程6.1 函数的基本概念>
│││└课程6.1 函数的基本概念.mp4
││├<课程6.2 自定义函数>
│││└课程6.2 自定义函数.mp4
││├<课程6.3 局部变量及全局变量>
│││└课程6.3 局部变量及全局变量.mp4
││├<课程6.4 匿名函数lambda>
│││└课程6.4 匿名函数lambda.mp4
│├<07第七章 模块与包>
││├<课程7.1 什么是模块？>
│││└课程7.1 什么是模块？.mp4
││├<课程7.2 模块创建及import指令运用>
│││└课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4
││├<课程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip>
│││└课程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip.mp4
││├<课程7.4 windows环境下的代码运行>
│││└课程7.4 windows环境下的代码运行.mp4
│├<08第八章 数据读写>
││├<课程8.1 文件对象声明及基本操作>
│││└课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4
││├<课程8.2 系统模块下的路径操作>
│││└课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4
││├<课程8.3 文件的读取与写入（上）>
│││└课程8.3 文件的读取与写入（上）.mp4
││├<课程8.4 文件的读取与写入（下）>
│││└课程8.4 文件的读取与写入（下）.mp4
││├<课程8.5 pickle模块的运用>
│││└课程8.5 pickle模块的运用.mp4
│├<09考核项目介绍>
││├<9.0项目介绍>
│││└9.0项目介绍.mp4
│├<10.0项目解答>
││├<答案解读_项目01_商铺数据加载及存储>
│││└答案解读_项目01_商铺数据加载及存储.mp4
││├<答案解读_项目02_基于Python的算法函数创建>
│││└答案解读_项目02_基于Python的算法函数创建.mp4
├<03 重点工具掌握：数据解析核心技巧>
│├<第1章 科学计算工具：Numpy>
││├<课程1.1 什么是Numpy？>
│││└课程1.1 什么是Numpy？.mp4
││├<课程1.2 Numpy基础数据结构>
│││└课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
││├<课程1.3 Numpy通用函数>
│││└1.3.mp4
││├<课程1.4 Numpy索引及切片>
│││└课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
││├<课程1.5 Numpy随机数>
│││└课程1.5 Numpy随机数.mp4
││├<课程1.6 Numpy数据的输入输出>
│││└课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4
│├<第2章 数据分析工具：Pandas>
││├<课程2.1 什么是Pandas>
│││└课程2.1 什么是Pandas.mp4
││├<课程2.10 时间戳索引>
│││└课程2.10 时间戳索引.mp4
││├<课程2.11 时期>
│││└课程2.11 时期.mp4
││├<课程2.12 时间序列 - 索引及切片>
│││└课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4
││├<课程2.13 时间序列 - 重采样>
│││└课程2.13 时间序列 - 重采样.mp4
││├<课程2.14 数值计算和统计基础>
│││└课程2.14 数值计算和统计基础.mp4
││├<课程2.15 文本数据>
│││└课程2.15 文本数据.mp4
││├<课程2.16 合并>
│││└课程2.16 合并.mp4
││├<课程2.17 连接与修补>
│││└课程2.17 连接与修补.mp4
││├<课程2.18 去重及替换>
│││└课程2.18 去重及替换.mp4
││├<课程2.19 数据分组>
│││└课程2.19 数据分组.mp4
││├<课程2.2 数据结构Series：基本概念及创建>
│││└课程2.2 数据结构Series：基本概念及创建.mp4
││├<课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”>
│││└课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4
││├<课程2.21 透视表及交叉表>
│││└课程2.21 透视表及交叉表.mp4
││├<课程2.22 文件读取>
│││└课程2.22 文件读取.mp4
││├<课程2.3 数据结构Series：索引>
│││└课程2.3 数据结构Series：索引.mp4
││├<课程2.4 数据结构Series：基本技巧>
│││└课程2.4 数据结构Series：基本技巧.mp4
││├<课程2.5 数据结构Dataframe：基本概念及创建>
│││└课程2.5 数据结构Dataframe：基本概念及创建.mp4
││├<课程2.6 数据结构Dataframe：索引>
│││└课程2.6 数据结构Dataframe：索引.mp4
││├<课程2.7 数据结构Dataframe：基本技巧>
│││└课程2.7 数据结构Dataframe：基本技巧.mp4
││├<课程2.8 时间模块>
│││└课程2.8 时间模块.mp4
││├<课程2.9 时刻数据>
│││└课程2.9 时刻数据.mp4
│├<第3章 图表绘制工具：Matplotlib>
││├<课程3.1 Matplotlib简介及图表窗口>
│││└课程3.1 Matplotlib简介及图表窗口.mp4
││├<课程3.10 散点图、矩阵散点图>
│││└课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4
││├<课程3.11 极坐标图>
│││└课程3.11 极坐标图.mp4
││├<课程3.12 箱型图>
│││└课程3.12 箱型图.mp4
││├<课程3.13 表格样式创建>
│││└课程3.13 表格样式创建.mp4
││├<课程3.14 表格显示控制>
│││└课程3.14 表格显示控制.mp4
││├<课程3.15 表格样式调用>
│││└课程3.15 表格样式调用.mp4
││├<课程3.2 图表的基本元素>
│││└课程3.2 图表的基本元素.mp4
││├<课程3.3 图表的样式参数>
│││└课程3.3 图表的样式参数.mp4
││├<课程3.4 刻度、注解、图表输出>
│││└课程3.4 刻度、注解、图表输出.mp4
││├<课程3.5 子图>
│││└课程3.5 子图.mp4
││├<课程3.6 基本图表绘制>
│││└课程3.6 基本图表绘制.mp4
││├<课程3.7 柱状图、堆叠图>
│││└课程3.7 柱状图、堆叠图.mp4
││├<课程3.8 面积图、填图、饼图>
│││└课程3.8 面积图、填图、饼图.mp4
││├<课程3.9 直方图>
│││└课程3.9 直方图.mp4
│├<第4章 CH04空间分析工具：GIS>
││├<课程4.1 什么是空间数据？>
│││└课程4.1 什么是空间数据？.mp4
││├<课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载>
│││└课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4
││├<课程4.3 坐标系>
│││└课程4.3 坐标系.mp4
││├<课程4.4 空间数据基本处理>
│││└课程4.4 空间数据基本处理.mp4
││├<课程4.5 空间数据几何计算>
│││└课程4.5 空间数据几何计算.mp4
││├<课程4.6 空间可视化制图>
│││└课程4.6 空间可视化制图.mp4
││├<课程4.7 空间划分>
│││└课程4.7 空间划分.mp4
││├<课程4.8 空间统计>
│││└课程4.8 空间统计.mp4
├<04 进阶算法学习：统计分析能力强化>
│├<第1章 数据特征分析>
││├<课程1.1 数据特征分析>
│││└课程1.1 数据特征分析.mp4
││├<课程1.2 分布分析>
│││└课程1.2 分布分析.mp4
││├<课程1.3 对比分析（上）>
│││└课程1.3 对比分析（上）.mp4
││├<课程1.4 统计分析>
│││└课程1.4 统计分析.mp4
││├<课程1.5 帕累托分析>
│││└课程1.5 帕累托分析.mp4
││├<课程1.6 正态性检验（上）>
│││└课程1.6 正态性检验（上）.mp4
││├<课程1.6 正态性检验（下）>
│││└课程1.6 正态性检验（下）.mp4
││├<课程1.7 相关性分析>
│││└课程1.7 相关性分析.mp4
│├<第2章 数据处理>
││├<课程2.1 缺失值处理>
│││└课程2.1 缺失值处理.mp4
││├<课程2.2 异常值处理>
│││└课程2.2 异常值处理.mp4
││├<课程2.3 数据归一化>
│││└课程2.3 数据归一化.mp4
││├<课程2.4 数据连续属性离散化>
│││└课程2.4 数据连续属性离散化.mp4
│├<第3章 数学建模>
││├课程3.1数学建模概述.mp4
││├课程3.2.1线性回归理论概述.mp4
││├课程3.2.2线性回归的python实现方法.mp4
││├课程3.2.3线性回归模型评估.mp4
││├课程3.3.1KNN最邻近分类理论概述.mp4
││├课程3.3.2KNN最邻近分类的python实现方法.mp4
││├课程3.4.1PCA主成分分析理论概述.mp4
││├课程3.4.2PCA主成分的python实现方法.mp4
││├课程3.4.3K-means聚类理论概述及python实现.mp4
││├课程3.5.1蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4
││└课程3.5.2蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
├<05 数据表达逻辑：结果输出及内容美化>
│├<第1章 数据可视化整体概述>
││├课程1.1什么是数据可视化？.mp4
││├课程1.2数据可视化技术体系及方向.mp4
││├课程1.3数据图表表达的逻辑原理.mp4
││└课程1.4设计美学.mp4
│├<第2章 Python数据可视化：Seaborn>
││├课程2.1.mp4
││├课程2.10.mp4
││├课程2.11.mp4
││├课程2.2.mp4
││├课程2.3.mp4
││├课程2.4.mp4
││├课程2.5.mp4
││├课程2.6.mp4
││├课程2.7.mp4
││├课程2.8.mp4
││└课程2.9.mp4
│├<第3章 关系网络数据可视化>
││├课程3.1 什么？.mp4
││├课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4
││├课程3.3 Gephi基本操作.mp4
││├课程3.4 Python数据预处理.mp4
││├课程3.5 案例研究一：.mp4
││└课程3.6 案例研究二：.mp4
│├<第4章 空间数据可视化>
││├课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4
││├课程4.2 3D图表.mp4
││├课程4.3 空间柱状图（1）.mp4
││├课程4.4 空间柱状图（2）.mp4
││├课程4.5 空间线性轨迹图（1）.mp4
││├课程4.6 空间线性轨迹图（2）.mp4
││└课程4.7 空间热力图.mp4
├<06 数据挖掘项目实战>
│├准备工作 → 现在开始启动spyder.mp4
│├<项目： 电商打折套路解析>
││├电商打折套路解析.mp4
││├讲解0801.mp4
││├讲解0802.mp4
││├讲解0803.mp4
││└讲解0804.mp4
│├<项目：城市餐饮店铺选址分析>
││├城市餐饮店铺选址分析.mp4
││├讲解0701.mp4
││└讲解0702.mp4
│├<项目：房价影响因素挖掘>
││├14讲解1001.mp4
││├15讲解1002.mp4
││├16讲解1003.mp4
││├17讲解1004.mp4
││└房价影响因素挖掘.mp4
│├<项目：国产烂片深度揭秘>
││├23讲解1101.mp4
││├24讲解1102.mp4
││├25讲解1103.mp4
││├26讲解1104.mp4
││└国产烂片深度揭秘.mp4
│├<项目：婚恋配对实验>
││├34讲解1401.mp4
││├35讲解1402.mp4
││├36讲解1403.mp4
││├37讲解1404.mp4
││├38讲解1405.mp4
││└婚恋配对实验.mp4
│├<项目：社会财富分配问题模拟>
││├30讲解1301.mp4
││├31讲解1302.mp4
││├32讲解1303.mp4
││├33讲解1304.mp4
││└社会财富分配问题模拟.mp4
│├<项目：泰坦尼克号获救问题>
││├39讲解1501.mp4
││├40讲解1502.mp4
││└泰坦尼克号获救问题.mp4
│├<项目：中国城市资本流动问题探索>
││├27讲解1201.mp4
││├28讲解1202.mp4
││├29讲解1203.mp4
││└中国城市资本流动问题探索.mp4
│├<项目：中国姓氏排行研究>
││├11讲解0901.mp4
││├12讲解0902.mp4
││├13讲解0903.mp4
││└中国姓氏排行研究.mp4
├<07 网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营>
│└第7章 数据时代的网络游戏设计与运营.mp4
├<08 网易严选：用户增长实践经验分享>
│├1用户增长实践经验分享.mp4
│├2户增长实践经验分享.mp4
│├3用户增长实践经验分享.mp4
│└4用户增长实践经验分享.mp4
├<09 网易教育：如何高效构建业务指标体系>
│├01第一节 指标体系建设.mp4
│├02第二节 指标类型及常见的指标.mp4
│├03第三节 如何确定业务指标体系.mp4
│└04第四节 指标体系落地.mp4
├<10 网易有数：数据平台在汽车行业中的应用>
│├第1节 某yi有数整体介绍_(new).mp4
│├第2节 整车销售业务分析.mp4
│└第3节 整车售后配件业务分析.mp4
├<11 硅谷实战：消费者行为分析机器预测>
│├01消费者行为分析.mp4
│├02消费者行为分析.mp4
│├03消费者行为分析.mp4
│└04消费者行为分析.mp4
├<课堂资料>
│├<00 课前直播>
││└2017-12-28 数据研究可以套路化吗？拿Python实例说话！.mp4
│├<00从专业的角度说说数据可视化（课前准备）>
││├0.0从专-业-的-角-度说说数-据-可-视-化.mp4
││├0.2软件安装及资料准备（重要！必看！）.mp4
││├<随堂资料>
│││├seaborn 下载遇到问题.pdf
│││├城市数据团_数据分析师_课程资料.zip
│││├城市数据团免费课程合集-大鹏教你玩数据.docx
│││└数据分析师python_课程资料不含anaconda.zip
│├<00课后答案+超级福利>
││├<001【代码+软件+课后答案】课程资料>
│││├课程资料.txt
│││├<【非常重要】Python数据分析师_课程资料等多个文件>
││││├<【非常重要】Python数据分析师微专业_课程资料>
│││││├Anaconda安装文件链接.txt
│││││├CLASSDATA_ch01数据思维导论：如何从数据中挖掘价值？.zip
│││││├CLASSDATA_ch02基础语言入门：从零开始学习Python.zip
│││││├CLASSDATA_ch03重点工具掌握：数据解析核心技巧.zip
│││││├CLASSDATA_ch04进阶算法学习：统计分析能力强化_数据处理.rar
│││││├CLASSDATA_ch04进阶算法学习：统计分析能力强化_数据特征分析.rar
│││││└QGIS安装文件链接.txt
││││├<【非常重要】Python数据分析师微专业_项目答案>
│││││├答案代码_项目01商铺数据加载及存储.ipynb
│││││├答案代码_项目02基于Python的算法函数创建.ipynb
│││││├答案代码_项目03知乎数据清洗整理和结论研究.ipynb
│││││└答案代码_项目04视频网站数据清洗整理和结论研究.ipynb
││││├<【非常重要】Python数据分析师微专业_项目资料>
│││││├项目01商铺数据加载及存储_资料.rar
│││││├项目02基于Python的算法函数创建_资料.rar
│││││├项目03知乎数据清洗整理和结论研究_资料.rar
│││││└项目04视频网站数据清洗整理和结论研究.rar
│││├<CLASSDATA_ch01数据思维导论：如何从数据中挖掘价值？>
││││├1.2配套资料-课程中出现的参考2018.2.7更新.pdf
││││├1.2配套资料-课程中出现的参考2018.2.7更新.txt
││││├C00课程服务和资料上哪找（水印版）.pdf
││││└C00软件安装及资料准备（水印版）.pdf
│││├<CLASSDATA_ch02基础语言入门：从零开始学习Python>
││││├dashuju.py
││││├商铺数据.csv
││││├<ipynb笔记>
│││││├CH02变量及数据类型.ipynb
│││││├CH03序列及通用操作.ipynb
│││││├CH04字典映射.ipynb
│││││├CH05条件及循环语句.ipynb
│││││├CH06函数.ipynb
│││││├CH07模块与包.ipynb
│││││├CH08数据读写.ipynb
│││││├项目01商铺数据加载及存储.ipynb
│││││└项目02基于Python的算法函数创建.ipynb
│││├<CLASSDATA_ch03重点工具掌握：数据解析核心技巧>
││││├课程资料.txt
││││├<CH01科学计算工具：Numpy>
│││││├CH01科学计算工具：Numpy.ipynb
│││││├CH01科学计算工具：Numpy_课程作业答案.ipynb
│││││└课程作业.docx
││││├<CH02数据分析工具：Pandas>
│││││├CH02数据分析工具：Pandas__Part01.ipynb
│││││├CH02数据分析工具：Pandas__Part02.ipynb
│││││├CH02数据分析工具：Pandas__Part03.ipynb
│││││├CH02数据分析工具：Pandas_课程作业答案.ipynb
│││││├data1.txt
│││││├地市级党委书记数据库（2000-10）.xlsx
│││││└课程作业.docx
│││├<软件安装Anaconda3>
││││├<os>
│││││└Anaconda3-4.2.0-MacOSX-x86_64.pkg
││││├<win32>
│││││└Anaconda3-5.0.1-Windows-x86.exe
││││├<win64>
│││││└Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
│││├<项目答案>
││││├答案代码_项目01商铺数据加载及存储.ipynb
││││└答案代码_项目02基于Python的算法函数创建.ipynb
││├<002【代码+软件+课后答案】课程资料>
│││├【数据申请】（十几类城市数据免费申请）.pdf
│││├<【非常重要】Python数据分析师_课程资料>
││││├Anaconda安装文件链接.txt
││││├CLASSDATA_ch01数据思维导论：如何从数据中挖掘价值？.zip
││││├CLASSDATA_ch02基础语言入门：从零开始学习Python.zip
││││├CLASSDATA_ch03重点工具掌握：数据解析核心技巧.zip
││││├CLASSDATA_ch04进阶算法学习：统计分析能力强化_数据处理.rar
││││├CLASSDATA_ch04进阶算法学习：统计分析能力强化_数据特征分析.rar
││││└QGIS安装文件链接.txt
│││├<【非常重要】Python数据分析师_项目答案>
││││├答案代码_项目01商铺数据加载及存储.ipynb
││││├答案代码_项目02基于Python的算法函数创建.ipynb
││││├答案代码_项目03知乎数据清洗整理和结论研究.ipynb
││││├答案代码_项目04视频网站数据清洗整理和结论研究.ipynb
││││└答案代码_项目05多场景下的算法构建.ipynb
│││├<【非常重要】Python数据分析师_项目资料>
││││├项目01商铺数据加载及存储_资料.rar
││││├项目02基于Python的算法函数创建_资料.rar
││││├项目03知乎数据清洗整理和结论研究_资料.rar
││││└项目04视频网站数据清洗整理和结论研究.rar
│││├<CLASSDATA_ch01数据思维导论：如何从数据中挖掘价值？>
││││├1.2配套资料-课程中出现的参考2018.2.7更新.pdf
││││├1.2配套资料-课程中出现的参考2018.2.7更新.txt
││││├C00课程服务和资料上哪找（水印版）.pdf
││││└C00软件安装及资料准备（水印版）.pdf
│││├<CLASSDATA_ch02基础语言入门：从零开始学习Python>
││││├dashuju.py
││││├商铺数据.csv
││││├<ipynb笔记>
│││││├CH02变量及数据类型.ipynb
│││││├CH03序列及通用操作.ipynb
│││││├CH04字典映射.ipynb
│││││├CH05条件及循环语句.ipynb
│││││├CH06函数.ipynb
│││││├CH07模块与包.ipynb
│││││├CH08数据读写.ipynb
│││││├项目01商铺数据加载及存储.ipynb
│││││└项目02基于Python的算法函数创建.ipynb
│││├<CLASSDATA_ch03重点工具掌握：数据解析核心技巧>
││││├<CH01科学计算工具：Numpy>
│││││├CH01科学计算工具：Numpy.ipynb
│││││├CH01科学计算工具：Numpy_课程作业答案.ipynb
│││││└课程作业.docx
││││├<CH02数据分析工具：Pandas>
│││││├CH02数据分析工具：Pandas__Part01.ipynb
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││├<62本不得不看的python学习教材>
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│││├《Python标准库》中文版 (1).pdf
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│││├A Primer on Scientfic Programming with Python, Third Edition .pdf
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│││├Foundations of Python 3 Network Programming, Second Edition.pdf
│││├Head First Python（中文版）.pdf
│││├Learning From Data 2nd Ed (Wiley,2007).pdf
│││├Learning Python, 5th Edition.pdf
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│││├Natural Language Processing with Python(1).pdf
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│││├Oreilly - Python Standard Library.pdf
│││├OReilly Mining the Social Web 2nd Edition Oct.pdf
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│││├Python 2.7 Tutorial 中文版.pdf
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│││├python核心笔记.pdf
│││├Python核心编程(第二版).pdf
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│││├python基础教程（第二版）.pdf
│││├Python技术手册(第2版).pdf
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│││├Python库参考手册.pdf
│││├Python入门指南.pdf
│││├Python学习手册(第4版).pdf
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│││├Python源码剖析.pdf
│││├quantsp研究计划书.pdf
│││├Rapid+GUI+Programming+with+Python+and+Qt(1).pdf
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│││├笨办法学.Python.（第三版）.pdf
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│││├常用的正则表达式总结.txt
│││├集体智慧编程-python算法应用.pdf
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流量為王？這6招抓住客戶的心，才是行銷經營長久之道 不管你信不信，反正我是信了。支持吾爱编程网！
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