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工作室项目：Python教育平台的线上课程智能推荐策略
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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。
工作室项目：Python量化交易-基于SVM机器算法股票预测分析
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量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术，从庞大的历史数据中，通过模型分析出能够带来较好收益的“大概率”事件，用以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
我国股票交易通过深交所和上交所两个交易所进行。从1990年至今，深交所和上交所共发行了股票3000多只，如何从这么多的股票中选择投资的股票，预测其涨跌情况，成为众多投资者需要解决的难题。本项目从选出的股票中，采用SVM机器算法模型，根据股票的历史数据，构建训练数据集，采用模型进行机器学习训练获取策略，从而分析预测股票的涨跌情况。
本项目通过相对较短的时间内完成一个大数据和人工智能的股票预测分析任务，向学生展示了大数据和人工智能应用中的分析流程，使学生在现实中的应用有一个整体的了解和掌握。通过本项目的学习，学员不仅能够掌握SVM机器算法的应用，同时还为从事大数据和人工智能累积了项目的方法、流程和经验。
本项目采用“技术顾问”+“项目经理”+“学员”的团队组织模式，以完全企业化的方式与学生进行交流。学员在项目进行中，能熟悉企业的工作环境，在规定时间内完成项目需求、提升专业技术、锻炼团队协作能力与沟通能力。
工作室项目-Python电商平台图片文字中文字识别
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图片是一种更为生动和形象的视觉表达方式，但也为电子商务网站的管理者带来了技术上的挑战。电商平台对商家发布的商品信息有严格的管理规范，如《京东开放平台禁发商品及信息管理规范》：http://help.jd.com/Vender/viewQuestion-852-2011.html 和《京东开放平台商品标题及广告语发布规范》http://help.jd.com/Vender/viewQuestion-852-2687.html。 在这里，我们主要考虑商品信息图片中的文本信息的管理问题：图片中的文本以光学字符的形式表达，不能使用计算机直接检索和处理。
最常见的问题是，商品信息图片中的内容和商品规格参数中的内容不一致。例如某电热水壶产品规格参数中标明材质为“拉丝不锈钢”，而商品信息图片中介绍为304不锈钢。这将造成用户理解上的困扰：到底哪一个是准确的呢？实际上“拉丝”是不锈钢的一种表面处理工艺，“拉丝不锈钢”并没有说明所采用不锈钢材料的成分所符合的国家标准。
商品信息图片可能出现的另一个问题是，采用图片的方式来规避对敏感或违禁词的检测。我国的《广告法》和《反不正当竞争法》分别对虚假广告和利用广告作引人误解的虚假宣传作了禁止性规定。文本形式的商品介绍信息较易进行检测，而使用图片将大大增加电商网站监管的难度和工作量。除了电商网站，微信等社交软件中也存在大量以图像格式存在的文本信息，所以这一问题具有普遍性。
要解决以上的这些问题，需要设计一个系统来自动地从商品信息图片上提取其中的文本信息，这将有助于电子商务企业更好地做出商品推荐、售后服务和信息监管。
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