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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
Python数据分析与应用-T
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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
MindSpore深度学习原理与实现
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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
项目实操：教育平台的线上课程智能推荐策略
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二、项目目标
1.分析平台用户的活跃情况，计算用户的流失率。
2. 分析线上课程的受欢迎程度，构建课程智能推荐模型，为教育平台的线上推荐服务提供策略。
数据标注
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