3.核心技术        （1）Python数据分析        （2）Python机器学习        （3）TensorFlow2        （4）Python深度学习

“Python商品零售购物篮分析”是泰迪科技专门为高校在校学员设计的一套实训项目。本项目综合了Python数据分析、数据可视化、关联分析等技术。  

“Python金融理财的广告牌精准投放”是泰迪科技专门为高校在校学员设计的一套实训项目。本项目综合了Python数据分析、数据可视化、智能推荐等技术。  

前置课程建议： Python编程基础 Python数据分析与应用 Python机器学习实战

3.核心技术   （1）Python数据分析   （2）Python数据可视化

1.项目背景      为了推动农村电商高质量发展，实现乡村振兴，深入剖析当前农村电商发展存在的突出问题，探索新的发展路径，农村电商“智能菜篮子”等相关程序应运而生，成为了推动农村电商发展、助力乡村振兴的重要手段。此外，农村电商“智能菜篮子”程序可以帮助用户添加、查询和统计购买的农产品及其数量等。   2.项目目标      本项目借助列表、集合、字典或元组等数据结构，构建“智慧菜篮子”的核心逻辑部分，主要实现以下功能。 用户可以添加新的农产品及其购买数量和产地信息，系统能自动合并相同农产品的不同购买记录。 用户可以查询任意农产品的具体信息，了解购买数量和产地。 系统可以自动统计当前购物清单中所包含的所有不同农产品种类。 用户可以查看某一种农产品在购物清单中的总购买数量。   3.核心技术      （1）列表、集合、字典、元组      （2）函数      （3）控制结构

3.核心技术        （1）Python数据分析与应用        （2）Python机器学习实战        （3）TensorFlow2深度学习实战        （4）计算机视觉实战

2.项目目标        本项目旨在利用Python网络爬虫技术获取不同平台的头部主播带货数据。

近年来，随着互联网与通信技术的高速发展，学习资源的建设与共享呈现出新的发展趋势，各种网课、慕课、直播课等层出不穷，各种在线教育平台和学习应用纷纷涌现。尤其是2020年春季学期，受新冠疫情影响，在教育部“停课不停学”的要求下，网络平台成为“互联网+教育”成果的重要展示阵地。因此，如何根据教育平台的线上用户信息和学习信息，通过数据分析为教育平台和用户提供精准的课程推荐服务就成为线上教育的热点问题。 本项目提供了某教育平台近两年的运营数据，希望各学员根据这些数据，为平台制定综合的线上课程推荐策略，以便更好地服务线上用户。 本项目主要涉及技术为利用pandas库进行数据预处理，利用matplotlib、pyecharts等库进行数据可视化，以及利用协同过滤算法给出综合推荐策略。