贪心-10周成为数据分析师6期系列课

01、10周成为数据分析师[33.00G]

第10节叶老师第二阶段（1）[1.54G]

3.1课后思考解答.mp4[155.15M]

3.2为什么数据分析师不能只懂技术.mp4[56.72M]

3.3不是越高级、越复杂的技术就是好技术.mp4[254.81M]

3.4数据分析师与一线业务运营者的区别(1).mp4[32.99M]

3.5数据分析师与一线业务运营者的区别(2).mp4[40.39M]

3.6bilibili广告系统相关背景及数据介绍.mp4[97.27M]

3.7CPC广告投放系统的要素介绍（1）.mp4[510.52M]

3.8CPC广告投放系统的要素介绍（2）.mp4[237.09M]

3.9CPC广告投放系统的要素介绍（3.mp4[51.39M]

第10节叶老师第二阶段（1）.zip[136.98M]

第11节叶老师第二阶段（2）[1.03G]

3.10b站内CPC广告业务场景与优化问题介绍.mp4[76.45M]

3.11b站内CPC广告业务优化思路及分析过程1.mp4[238.09M]

3.12b站内CPC广告业务优化思路及分析过程2.mp4[172.88M]

3.13CPC广告优化在复杂业务环境下考虑要素.mp4[152.87M]

3.14推荐书籍及相关岗位.mp4[110.75M]

3.15课后思考.mp4[61.84M]

4.1课后思考解答.mp4[156.80M]

4.2互联网电商平台数据分析的思路（1）.mp4[10.15M]

4.3互联网电商平台数据分析的思路（2）.mp4[7.14M]

4.4bilibili会员购平台业务背景介绍.mp4[72.44M]

第12节叶老师第二阶段（3）[830.79M]

4.10Python知识点讲解——数据分析.mp4[19.36M]

4.11订单数据的宏观分类与分析思路.mp4[268.38M]

4.12订单时间分布分析.mp4[101.58M]

4.13订单价格分布分析.mp4[88.50M]

4.14订单数据的微观分类与分析思路.mp4[14.24M]

4.5bilibili会员购平台相关数据介绍.mp4[224.77M]

4.6订单数据的数据分析基本思路.mp4[6.03M]

4.7Python知识点讲解——单表格读取.mp4[29.91M]

4.8Python知识点讲解——多表格读取.mp4[28.54M]

4.9Python知识点讲解——数据清洗.mp4[49.48M]

第13节叶老师第二阶段（4）[852.16M]

4.15订单数据的微观分类与分析思路.mp4[6.48M]

4.16商品单维度分析.mp4[239.67M]

4.17商品多维度分析.mp4[303.91M]

4.18不同地区客单价分析.mp4[92.09M]

4.19订单数据多表格数据的汇总与分析.mp4[34.98M]

4.20针对用户属性判别的分析.mp4[15.31M]

4.21针对地区品牌渗透度判别的分析.mp4[48.39M]

4.22书籍用户画像与订单数据可视化的比较.mp4[51.11M]

4.23相关岗位及课后思考.mp4[60.23M]

第14节大周老师第二阶段（1）[1.11G]

666JAVA下载必看[44.05M]

看看我.zip[14.66M]

课程总结.mp4[14.73M]

面试合集.txt[0.18K]

软件下载.txt[0.15K]

下载必看.txt[0.16K]

资料2.zip[14.66M]

3-01认识Series数据类型及大文件的处理方法.mp4[189.34M]

3-02初识NumPy操作.mp4[244.94M]

3-03矢量化运算与切片访问.mp4[82.43M]

3-04花式索引与转置操作.mp4[60.32M]

3-05降维与堆叠.mp4[111.64M]

3-06广播运算.mp4[86.23M]

3-07条件逻辑转数组.mp4[33.98M]

3-08项目实战时间的处理1.mp4[88.41M]

3-09项目实战时间的处理2.mp4[74.41M]

第14节大周老师第二阶段（1）.zip[120.25M]

第15节大周老师第二阶段（2）[1.07G]

3-10空值填充与重复值处理.mp4[103.38M]

3-11旅游网站项目实战1.mp4[88.00M]

3-12旅游网站项目实战2.mp4[201.18M]

4-01解释Excel的日期bug.mp4[84.31M]

4-02折线图与它的参数们.mp4[110.41M]

4-03柱状图与条形图.mp4[96.45M]

4-04饼图的绘制.mp4[85.00M]

4-05散点图到气泡图.mp4[166.14M]

4-06直方图的绘制与理解.mp4[51.28M]

4-07绘制箱型图.mp4[114.16M]

第16节大周老师第二阶段（3）[616.16M]

4-08堆积条形图.mp4[47.96M]

4-09子图绘制.mp4[81.24M]

4-10用户信息数据可视化1.mp4[303.47M]

4-11用户信息数据可视化2.mp4[183.49M]

第17节叶老师第三阶段（1）[556.18M]

5.0开场白及课后思考讲解.mp4[32.03M]

5.1第一章节目录介绍.mp4[5.55M]

5.2互联网电商平台入驻商数据分析的思路.mp4[137.53M]

5.3亚马逊平台跨境电商业务背景介绍.mp4[23.50M]

5.4亚马逊平台入驻商相关数据介绍.mp4[32.84M]

5.5第二章节目录介绍.mp4[7.04M]

5.6什么是入驻商用户画像体系.mp4[131.98M]

5.7用户画像在业务中的应用场景和业务价值.mp4[34.01M]

5.8如何搭建亚马逊美国市场用户画像体系.mp4[13.39M]

第17节叶老师第三阶段（1）.zip[138.31M]

第18节叶老师第三阶段（2）[460.48M]

5.10用户地区分布分析（2）.mp4[57.67M]

5.11用户地区分布分析（3）.mp4[49.05M]

5.12用户购买习惯分析.mp4[118.50M]

5.13价格地区分布与价格时间分布（1）.mp4[43.73M]

5.14价格地区分布与价格时间分布（2）.mp4[41.13M]

5.15第三章目录介绍.mp4[3.84M]

5.16用户画像对于多品牌矩阵运营的帮助.mp4[61.76M]

5.17用户画像对于用户搜索习惯的分析.mp4[44.39M]

5.18用户画像对于电商团队管理的帮助.mp4[18.34M]

5.9用户地区分布分析（1）.mp4[22.07M]

第19节叶老师第三阶段（3）[811.89M]

5.19推荐书籍以及课后思考.mp4[34.49M]

6.0开场白及课后思考解答.mp4[57.43M]

6.1第一章目录介绍.mp4[6.17M]

6.2电商入驻商广告业务及传统分析链路分析.mp4[38.43M]

6.3漏斗模型的搭建与入驻商相关广告应用.mp4[244.45M]

6.4多广告组分析时如何进行优化决策.mp4[78.84M]

6.5第二章目录介绍.mp4[4.77M]

6.6仓储体系数据化.mp4[212.86M]

6.7市场体系数据化.mp4[119.84M]

6.8运营体系数据化（1）.mp4[14.60M]

第1节开班典礼[1.89G]

1-1课程整体介绍.mp4[338.24M]

1-2预习课程安排.mp4[473.30M]

1-3薪选课详页及认证介绍视频.mp4[45.02M]

1-410周成为数据分析师答疑课程一.mp4[1.05G]

20211022数据分析答疑.docx[3.17M]

第20节叶老师第三阶段（4）[514.42M]

6.10第三章目录介绍.mp4[4.04M]

6.11产品生命周期判断.mp4[88.48M]

6.12用户生命周期与使用习惯的精细化运营.mp4[60.44M]

6.13结合用户使用习惯的增长黑客法则.mp4[40.61M]

6.14推荐书籍及课后思考.mp4[29.90M]

6.9运营体系数据化（2）.mp4[290.96M]

第21节大周老师第三阶段（1）[1.43G]

第21节大周老师第三阶段（1）.zip[402.84M]

周5-01Jupyter中的列表跳转实现.mp4[86.66M]

周5-02正则表达式的含义及应用场景.mp4[131.40M]

周5-03元字符与反义代码.mp4[199.75M]

周5-04限定符.mp4[119.41M]

周5-05分组匹配.mp4[88.04M]

周5-06贪婪和非贪婪.mp4[57.79M]

周5-07分支条件匹配.mp4[60.24M]

周5-08零宽断言.mp4[216.45M]

周5-09旅游网站数据提取实战.mp4[98.11M]

第22节大周老师第三阶段（2）[1.71G]

周5-10租房数据提取.mp4[100.75M]

周5-11电商评论项目实战1.mp4[69.51M]

周5-12电商评论项目实战2词云图绘制.mp4[152.74M]

周5-13股票爬虫实战1.mp4[401.73M]

周5-14股票爬虫实战2.mp4[206.10M]

周6-01递归知识的复习.mp4[202.53M]

周6-02Python递归处理文件和文件夹.mp4[220.30M]

周6-03使用Python进行多文件的数据合并.mp4[101.94M]

周6-04使用Python发送简单邮件.mp4[115.16M]

周6-05发送附件以及多人发送方法实现.mp4[182.31M]

第23节大周老师第三阶段（3）[1.01G]

周6-06封装发送邮件方法.mp4[264.52M]

周6-07正文的漂亮格式.mp4[341.20M]

周6-08用户行为项目1.mp4[225.58M]

周6-09用户行为项目2.mp4[201.11M]

第24节叶老师第四阶段（1）[702.78M]

7.0开场白及课后思考解答.mp4[70.29M]

7.1.0第一章目录介绍.mp4[6.91M]

7.1.1什么是商业分析.mp4[48.12M]

7.1.2数据化商业分析与传统的行业研究区别.mp4[77.54M]

7.1.3业务分析与商业分析的区别.mp4[204.41M]

7.2.0第二章目录介绍.mp4[8.52M]

7.2.1亚马逊Kindle电子书相关数据介绍.mp4[34.76M]

7.2.20-1变量、时间序列变量的介绍.mp4[34.92M]

第24节叶老师第四阶段（1）.zip[217.32M]

第25节叶老师第四阶段（2）[661.86M]

7.2.3多变量线性回归的概念介绍.mp4[37.81M]

7.2.4亚马逊Kindle书籍多渠道分析介绍.mp4[130.69M]

7.2.5亚马逊Kindle书籍多渠道分析数据处理.mp4[35.44M]

7.2.6亚马逊kindle书籍商业分析1.mp4[64.60M]

7.2.6亚马逊kindle书籍商业分析2.mp4[141.68M]

7.2.6亚马逊kindle书籍商业分析3.mp4[112.29M]

7.2.7电子书对实体书销量影响程度判断1.mp4[139.35M]

第26节叶老师第四阶段（3）[680.06M]

7.2.7电子书对实体书销量影响程度判断2.mp4[77.30M]

7.3.0参考文献，推荐书籍，课后思考.mp4[23.04M]

8.0开场白及课后思考解答.mp4[82.52M]

8.1.1.0实战项目与业务逻辑回顾.mp4[161.91M]

8.1.1.1日常型分析报告.mp4[144.68M]

8.1.1.2调研型分析报告.mp4[53.30M]

8.1.1.3展示型分析报告.mp4[18.66M]

8.1.1.3展示型分析报告2.mp4[113.85M]

8.1第一章目录讲解.mp4[4.80M]

第27节叶老师第四阶段（4）[442.40M]

8.1.2常用的数据统计指标.mp4[14.28M]

8.1.3电子商务运营中统计指标拆解.mp4[69.36M]

8.1.4互联网产品的指标体系（1）.mp4[136.29M]

8.1.4互联网产品的指标体系（2）.mp4[156.09M]

8.2.0第二章目录介绍.mp4[3.90M]

8.2.1用户数据指标.mp4[29.00M]

8.2.2行为数据指标.mp4[17.79M]

8.2.3业务数据指标.mp4[15.68M]

第28节叶老师第四阶段（5）[215.43M]

8.2.4什么是RFM模型.mp4[21.66M]

8.2.5如何构建RFM模型.mp4[23.18M]

8.2.6RFM模型实战案例讲解（1）.mp4[89.92M]

8.2.6RFM模型实战案例讲解（2）.mp4[14.71M]

8.2.6RFM模型实战案例讲解（3）.mp4[14.49M]

8.2.6RFM模型实战案例讲解（4）.mp4[18.17M]

8.2.6RFM模型实战案例讲解（5）.mp4[21.30M]

8.3.0推荐书籍及课后思考.mp4[11.99M]

第29节大周老师第四阶段（1）[1.29G]

第29节大周老师第四阶段（1）.zip[129.76M]

周7-01数据分析与人工智能.mp4[484.04M]

周7-02线性回归的理解与实现.mp4[217.23M]

周7-03初识K近邻.mp4[138.87M]

周7-04KNN的鸢尾花分类实现.mp4[105.38M]

周7-05KMeans聚类分析及实战.mp4[246.68M]

第2节第六期-开班典礼[1.87G]

2-1第六期-课程整体介绍.mp4[818.91M]

2-2第六期-预习课程安排.mp4[1.07G]

第30节大周老师第四阶段（2）[1.12G]

周8-01SQL的使用场景.mp4[169.63M]

周8-02数据库的基本结构.mp4[85.70M]

周8-03SQL语句的分类及功能.mp4[190.25M]

周8-04数据库定义语言.mp4[179.71M]

周8-05数据库操作语言.mp4[209.33M]

周8-06Python操作数据库.mp4[312.93M]

第31节叶老师第五阶段（1）[586.49M]

9.0开场白及课后思考解答.mp4[73.26M]

9.1.0第一章目录介绍.mp4[5.22M]

9.1.1什么是商品画像体系.mp4[8.73M]

9.1.2商品画像体系的数据来源（1）.mp4[161.34M]

9.1.2商品画像体系的数据来源（2）.mp4[26.26M]

9.1.31曝光价格分析.mp4[61.36M]

9.1.32商品review分析.mp4[64.88M]

9.1.33商品排名趋势分析（1）.mp4[28.03M]

9.1.33商品排名趋势分析（2）.mp4[14.41M]

第31节叶老师第五阶段（1）.zip[143.01M]

第32节叶老师第五阶段（2）[318.30M]

9.1.34商品标题动态词频分析（1）.mp4[83.62M]

9.1.34商品标题动态词频分析（2）.mp4[19.32M]

9.1.34商品标题动态词频分析（3）.mp4[37.29M]

9.2.0第二章目录介绍.mp4[3.40M]

9.2.1什么是产品关联度分析.mp4[51.07M]

9.2.3购物篮分析的应用（1）.mp4[60.79M]

9.2.3购物篮分析的应用（2）.mp4[25.74M]

9.2.3购物篮分析的应用（3）.mp4[22.68M]

9.2.4产品定位分析.mp4[14.39M]

第33节叶老师第五阶段（3）[586.72M]

10.0开场白及课后思考讲解.mp4[75.98M]

10.1.0第一章目录介绍.mp4[12.89M]

10.1.1.1简历制作.mp4[44.62M]

10.1.1.2广告、电商、数据分析简历制作.mp4[153.28M]

10.1.2数据分析师的职业发展规划.mp4[80.23M]

10.1.3技术问题的准备方法及应对思路.mp4[47.48M]

10.1.4逻辑问题的准备方法及应对思路（1）.mp4[15.95M]

10.1.4逻辑问题的准备方法及应对思路（2）.mp4[64.14M]

10.1.5业务问题的准备方法及应对思路.mp4[56.55M]

9.3.0推荐书籍及课后思考.mp4[35.59M]

第34节叶老师第五阶段（4）[68.84M]

10.1.6面试中你应该如何展现自己（1）.mp4[6.29M]

10.1.6面试中你应该如何展现自己（2）.mp4[15.77M]

10.1.6面试中你应该如何展现自己（3）.mp4[20.64M]

10.2.0数据分析进阶推荐书籍.mp4[26.13M]

第35节大周老师第五阶段[2.53G]

第35节大周老师第五阶段.zip[89.84M]

周10-01初识PyEcharts.mp4[57.53M]

周10-02实战天猫交易数据可视化.mp4[573.24M]

周10-03广告效果聚类分析.mp4[342.69M]

周9-01SQL的条件查询.mp4[225.23M]

周9-02联合查询与分组查询.mp4[213.69M]

周9-03子查询与关联查询.mp4[271.62M]

周9-04DataFrame与SQL关联查询的比较.mp4[247.99M]

周9-05用户消费行为分析.mp4[571.68M]

第3节叶老师第一阶段（1）[1.46G]

3-1.1数据是什么？数据能做什么？.mp4[379.39M]

3-1.2数据的变异性、规律性和客观性.mp4[56.72M]

3-1.3数据分析师的三个特点.mp4[229.35M]

3-1.4数据分析的四大步骤.mp4[341.48M]

3-1.5Excel简介及优劣势分析.mp4[130.74M]

3-1.6Python简介及优劣势分析.mp4[122.81M]

3-2.1课后思考解答.mp4[49.08M]

3-2.2互联网数据分析的基本思路.mp4[16.26M]

3-2.3不同类型的数据分析方法及原理.mp4[155.62M]

叶老师第一阶段.zip[8.53M]

第4节叶老师第一阶段（2）[1.20G]

4-2.10多维数据的筛选和应用.mp4[85.26M]

4-2.11课后思考.mp4[53.74M]

4-2.4线性回归.mp4[205.63M]

4-2.5逻辑回归.mp4[141.81M]

4-2.6仿真模拟.mp4[25.64M]

4-2.7不同数据分析方法的Excel实践.mp4[662.46M]

4-2.8图表类型选择.mp4[22.76M]

4-2.9坐标轴、颜色、图表细节优化.mp4[26.72M]

第5节大周老师第一阶段（1）[1.36G]

5-1-01开课及上课所需软件.mp4[28.00M]

5-1-02文件读取及路径说明.mp4[142.42M]

5-1-03sheet页读取及DataFrame理解.mp4[309.23M]

5-1-04DataFrame的列访问与计算访问.mp4[137.95M]

5-1-05DataFrame数据的行列访问.mp4[191.07M]

5-1-06数据合并与持久化.mp4[202.55M]

5-1-07DataFrame的URD.mp4[138.59M]

5-1-08员工薪水数据的业务分析探索.mp4[57.99M]

5-1-09认识数据及列的重命名.mp4[176.55M]

大周老师第一阶段.rar[5.13M]

第6节大周老师第一阶段（2）[1.79G]

1-10探索性分析计算1.mp4[90.85M]

1-11探索性分析计算2.mp4[127.39M]

1-12探索性分析计算3.mp4[141.96M]

1-13探索性分析计算4.mp4[190.11M]

2-01数据分析项目全流程及目标定义剖析.mp4[356.39M]

2-02数据来源及数据抽样详解.mp4[345.12M]

2-03数据探索新分析及脏数据产生的原因.mp4[279.86M]

2-04数据预处理方法与分析建模的理解.mp4[300.30M]

第7节叶老师第一阶段（新增1）[667.18M]

0目录.mp4[26.02M]

1什么是数据运营链路.mp4[64.48M]

2数据运营的三大模块.mp4[120.66M]

3事前、事中、事后分析.mp4[53.17M]

4多维分析的概念.mp4[198.25M]

5多维分析的应用.mp4[96.96M]

6.1可视化的目的.mp4[19.18M]

6.2可视化的原则.mp4[85.17M]

数据分析的概念和意义.pdf[3.29M]

第8节叶老师第一阶段（新增2）[97.55M]

7.1可视化中数的应用.mp4[13.41M]

7.2可视化中图表元素的优化.mp4[13.41M]

7.3可视化中表的应用.mp4[26.34M]

7.4可视化中图的应用.mp4[33.91M]

7.5可视化中组合的应用.mp4[10.49M]

第9节叶老师第一阶段（新增3）[160.61M]

1统计学的背景与概念.mp4[34.20M]

2统计学中的数据与变量.mp4[17.66M]

3数据、统计、信息、解读、归因的链路.mp4[31.64M]

4趋势：离散+集中+变化.mp4[70.14M]

目录.mp4[5.68M]

统计学基础应用.pdf[1.29M]

02、机器学习算法模型推导及项目实战[12.32G]

第10节主题模型[1.34G]

10.1主题模型.mp4[378.11M]

10.2MLEvsMAPvsBayesian.mp4[218.10M]

10.3从生成的角度来看LDA.mp4[252.29M]

10.4计算模型的参数.mp4[526.64M]

第1节机器学习介绍[440.68M]

1.1机器学习、大数据、数据挖掘的区别和联系.mp4[38.62M]

1.2分类、回归和聚类的理论.mp4[33.74M]

1.3机器学习的流程数据预处理.mp4[48.37M]

1.4案例：通过广告投放预测产品销量.mp4[247.56M]

机器学习课件及代码.zip[72.40M]

第2节K-NN最近邻[1.43G]

2.1KNN介绍.mp4[270.67M]

2.2欧式距离以及KNN实现.mp4[383.45M]

2.3KNN的决策边界.mp4[254.17M]

2.4通过交叉验证选择K.mp4[112.39M]

2.5特征缩放.mp4[26.45M]

2.6二手车估价案例.mp4[255.93M]

2.7KNN的延伸内容（Optional）.mp4[160.39M]

第3节线性回归与逻辑回归[475.61M]

QA.mp4[276.79M]

逻辑回归1.mp4[33.64M]

逻辑回归2.mp4[67.25M]

线性回归1.mp4[38.08M]

线性回归2.mp4[59.85M]

第4节朴素贝叶斯[1.49G]

4.1朴素贝叶斯的核心思想.mp4[49.18M]

4.2垃圾邮件分类-01.mp4[234.25M]

4.3垃圾邮件分类-02.mp4[403.14M]

4.4手推一个完整的例子.mp4[399.41M]

4.5文本表示-01.mp4[101.23M]

4.6文本表示-02.mp4[275.49M]

4.7Extensions.mp4[60.84M]

第5节SVM支持向量机[1.38G]

5.1SVM-01.mp4[649.36M]

5.2SVM-02.mp4[97.22M]

5.3SVM-03.mp4[253.45M]

5.4SVM-04.mp4[416.31M]

第6节决策树与随机森林[2.06G]

6.1决策树01.mp4[416.13M]

6.2决策树02.mp4[518.40M]

6.3随机森林01.mp4[593.28M]

6.4随机森林02.mp4[421.18M]

6.5随机森林03.mp4[162.49M]

第7节K-means[1.44G]

7.1聚类分析.mp4[86.10M]

7.2kmeans算法.mp4[145.67M]

7.3kmeans算法过程及特性.mp4[127.65M]

7.4kmeans的实现.mp4[248.91M]

7.5kmeans案例.mp4[365.96M]

7.6kmeans的目标函数.mp4[244.31M]

7.7K值如何选择.mp4[128.61M]

7.8其他聚类算法及问答.mp4[128.61M]

第8节矩阵分解[849.25M]

8.1Recommender.mp4[255.66M]

8.2矩阵分解推荐系统.代码演示.1.mp4[23.41M]

8.3矩阵分解推荐系统.代码演示.2.mp4[570.18M]

第9节Boosting[1.45G]

9.1XGBoost.mp4[170.30M]

9.2训练模型.mp4[236.98M]

9.3使用泰勒级数近似目标函数.mp4[422.30M]

9.4新的目标函数.mp4[292.86M]

9.5寻找最好的Split.mp4[365.11M]

03、数据交流圈[9.31G]

第10节Tableau数据可视化与工作应用.zip[462.55M]

第11节爬虫项目实战.zip[761.55M]

第1节【加餐补课】Python基础补习-周景阳.zip[1.22G]

第2节《ABtest的深度解析》.zip[631.23M]

第3节证券业务的魅力.zip[396.88M]

第4节逻辑回归在短音频feed流推荐场景的应用.zip[1.61G]

第5节大数据生态下的数据存储和分析——Hive.zip[473.98M]

第6节K-Means应用场景及代码实战.zip[1.61G]

第7节Hive优化及实战.zip[1.34G]

第8节产品经理遇上数据分析师.zip[189.44M]

第9节数据分析师——认证考试指南.zip[696.51M]

04、数据分析师Python基础必修[9.28G]

第1节Python爬虫入门到项目实战01[1.86G]

1.1虚拟环境.mp4[422.29M]

1.2selenium环境.mp4[211.16M]

1.3基本定位方法.mp4[473.19M]

1.4鼠标事件与截图方法.mp4[412.04M]

1.5常见安全攻击手法.mp4[387.01M]

第2节Python爬虫入门到项目实战02[1.73G]

2.1cookies操作.mp4[468.42M]

2.2js操作.mp4[441.25M]

2.3xpath操作.mp4[607.28M]

2.4cssselectorrequirements.mp4[250.79M]

第3节Python爬虫入门到项目实战03[1.89G]

3.1京东商品信息保存01.mp4[545.90M]

3.2京东商品信息保存02.mp4[647.94M]

3.3等待.mp4[108.37M]

3.4pymysql.mp4[285.48M]

3.5远程启动.mp4[350.40M]

第4节Python爬虫入门到项目实战04[1.53G]

4.1元类.mp4[370.59M]

4.2orm.mp4[847.80M]

4.3PageObject.mp4[351.12M]

第5节Python爬虫入门到项目实战05[2.26G]

5.1shell使用.mp4[152.65M]

5.2百度贴吧爬虫实战01.mp4[756.03M]

5.3百度贴吧爬虫实战02.mp4[704.54M]

5.4反爬技术讲解.mp4[704.54M]