第二单元：Python高级数据爬取与数据清洗实战

主题：进一步提升爬虫稳定性、并发性与分布式扩展能力，并着手数据清洗工作

1.以实际爬虫为例，改造并发提升稳定性。覆盖技术：错误处理、状态保存、任务发现等

2.继续之前爬虫的例子，改造并发提升性能。覆盖技术：GIL、线程池、进程池、异步IO

3.进一步改造提升爬虫的分布式能力。覆盖技术：队列服务、数据状态服务、调度服务

4.以实际数据为例，对数据进行规整、清洗与验证。覆盖技术：Pandas、DataFrame等

第三单元：Python高级数据分析实战

主题：通过某网站数据，使用Pandas、SeaBorn进行多维与高阶数据分析

1.DataFrame数据操作

 案例分析：多维度数据的操作与分析。

2.IO操作与数据预清洗

 案例分析：杂乱数据的加载与预处理。

3.高级数据清洗

 案例分析：高级数据清洗

4.数据展示

 案例分析：可视化直观的展示客户分布与规律

5.数据转换与丰富

 案例分析：丰富数据内容与格式转换成需要的样子。

6.高阶数据统计与展示

 案例分析：使用高级接口进行快速分析与展示。

7.多维数据分析

 案例分析：使用SeaBorn进行高级统计回归分析

第四单元：Python时间序列数据分析实战

主题：通过某网站数据，使用Pandas进行基于时间序列的分析

1.时间序列的格式

  案例分析：基于时间的数据进行统计分析

2.高级时间格式

 案例分析：时间格式的调整与转换

3.时间块数据分析

 案例分析：基于时间块的数据分析

第五单元：Python可视化扩展实战

主题：通过某网站数据，使用Jupyter、Flask/Django、Grafana、Dash构建可视化服务

1.以实际网站数据，简单数据可视化与分享服务构建。覆盖技术：使用Jupyter作为数据分享平台

2.以实际网站数据，构建更加灵活的数据可视化服务。覆盖技术：使用Flask/Django作为数据底层欧宁泰

3.扩展可视化性能，进一步提升更大数据可视化能力。覆盖技术：使用Grafana作为数据展示平台

4.扩展可视化能力，增加更多交互性。覆盖技术：使用Dash构建交互式可视化服务