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【图书】Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析

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‖ 配套资源 配套数字资源包括: 数据文件 程序代码 教学课件 习题库 如需图书相关资料,可前往校企共建云教材网站(https://book.tipdm.org/),搜索书名《Python数据挖掘

项目合作:自然语言案例开发

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掌握自然语言相关理论知识,包含但不限于分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、文本向量化、相似度计算等。 4. 熟悉数据挖掘相关理论知识,包含但不限于可视化分析、分类、聚类等。 5.

Python大数据数学基础

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首先介绍学习《Python大数据数学基础》的微积分基础、概率论与数理统计基础、线性代数基础、数值计算基础最后讲解多元统计分析,课程致力于大数据分析技术的基础数学知识传播。  

Python数据分析与应用

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一、课程简介       通过学习本课程,可掌握Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理,分析与建模、构建聚类、回归、分类模型的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究、数据分析工作奠定基础

项目合作:Tableau项目案例开发

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▣ 招募要求 1.本科以上; 2.熟悉Tableau相关操作,包含但不限于连接数据源、聚合计算、创建图表、仪表板、故事等; 3.有Tableau案例开发经验者优先; 4.责任心强,有耐心且足够细心能够按时

Excel数据分析与可视化

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课程内容包含数据分析的概念和流程、相关指标的计算、图表的绘制、图表的分析和数据分析报告的撰写。本课程采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上,通过项目引入概念和方法。

工作室项目:TipDMBI-智慧城市汽车服务平台

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浙江省在建立智慧城市的过程中,利用大数据、云计算等信息化技术,对省内各城市的新能源汽车充电设施进行数字化监控与管理,加强城市电动汽车充电设施的规划建设,加大新技术应用的力度,让城市迈向数字化、智慧化。

案例实战:学生校园卡消费行为分析

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(2)根据学生的整体校园消费数据,计算本月人均刷卡频次和人均消费,分析不同专业间不同性别学生群体的消费特点;根据学生的整体校园消费行为,选择合适的特征,分析每一类学生群体的消费特点,为学校判定学生的经济状况提供参考意见