3.综合技能提升     通过本课程，学生将掌握JavaSE知识、为以后的JavaEE开发、大数据开发等技术夯实了坚定的基础。    二、技术点    1.

本项目综合了Python数据分析、数据可视化、机器学习等技术，主要使用pandas、matplotlib、seaborn库可视化分析数据和建立特征，然后使用sklearn的回归模型进行建模。

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

一、课程简介       通过学习本案例，可掌握缺失值和重复值处理的常用方法，熟悉绘制pyplot图形进行探索分析的方法，并可以构建相关特征和推荐模型，为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础

‖ 课程简介 本课程是图书《TensorFlow 2 深度学习实战（第2版）（微课版）》的配套学习视频，是大数据技术专业的专业核心课，是理论实践一体化课程配套教材。本书以TensorFlow 2深度学习常用技术和真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍了深度学习基本概念、TensorFlow 2使用方法、深度神经网络原理和实现及深度学习技术在常见领域的经典实战案例。 《TensorFlow 2深度学习实战》的相关信息和资源详见泰迪云教材https://book.tipdm.org/jc/244。 ‖ 教材特色 本书依据“十四五规划”中的重点新兴产业的要求，并符合“泰迪杯”数据挖掘挑战赛的赛项要求，实现“课赛融通”“岗课融通”。 全书设计思路以应用为导向，让读者明确如何利用所学知识来解决问题，通过实训和课后练习巩固所学知识，真正理解并能够应用所学知识。 本书是“以纸质教材为核心、以互联网+为载体”的新形态教材，配套数字资源，引领教材与课程教学改革，打造了“一书、一课、一空间”混合式教学新生态，体现先进职业教育理念。   ‖ 配套资源 配套数字资源包括： 正文数据和代码 PPT课件 教案 教学大纲 教学进度表 习题数据和答案 实训数据 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《TensorFlow 2 深度学习实战（第2版）（微课版）》进行查看与下载！网站还提供了样书申请、批量订购、联合编写等服务。

一、课程简介       目前在大数据领域，主流的服务器操作系统、主流的软件开发环境和主流的互联网应用都是基于Linux系统。

一、课程简介       通过学习本案例，可掌握网络数据爬虫技术、文本去重、文本分词和模型构建的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

课程从文本挖掘概述出发，层层递进，步步深入，详细介绍了文本预处理的正则表达式、包括机械分词法、马尔科夫链分词法、jieba分词、隐马尔可夫模型与viterbi算法的原理和应用和词云图的绘制在内的中文分词相关技术和算法

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