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项目实操：基于深度学习的推荐系统受众性别预测
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一、项目背景
通过学习本案例，可掌握Python机器学习、Tensorflow2、Word Embedding和深度神经网络的相关知识，并为后续相关课程学习及将来从事数据挖掘分析工作奠定基础
Seaborn进阶绘图
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一、课程简介
通过学习本课程，可掌握Matplotlib绘图、Seaborn进阶绘图和Pyecharts绘图的主要方法和技能，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网络爬虫实战
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一、课程简介
通过学习本课程，可掌握Python在静态网页、动态网页、需要登录后才能访问的网页、PC客户端、APP中爬取数据的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究
基于MySQL的优惠券特征处理
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一、课程简介
通过学习本案例，可掌握MySQL基本的创建表、数据查询、数据处理、函数使用、表连接等功能，对O2O商家优惠券的数据进行整理和特征构建，作为数据库数据处理的典型操作，为后续进行机器学习打下数据基础
基于Spark MLlib的ALS电影智能推荐
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一、课程简介
某电影网站拥有可观的电影资源和用户数，通过各个用户对各个电影的评分，汇总得到了海量的用户-电影-评分数据，对该电影网站的推荐系统根据那几部电影的评分，要预测出在该网站的电影资源库中
工作室项目：Python超级商场用户画像描绘
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通过计算机技术，精准识别客户类型，制定个性化营销方案，提高客户满意度，挖掘销售机会，并实现精细化经营管理。
2.项目目标
分析不同客户的购物行为特征，为其制定个性化的营销方案。
AIGC与人力资源管理
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通过本课程的学习，可了解AIGC的相关内容，掌握人工智能技术的应用，利用人工智能技术来做人力资源管理，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究、人工智能研究领域奠定基础。
交通事故成因分析
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本案例提供了交通事故相关的多维度数据，通过对事故类型、事故人员、事故车辆、事故天气、驾照信息、驾驶人员犯罪记录数据以及其他和交通事故有关的数据进行深度挖掘，形成交通事故成因分析的方案。
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