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工作室项目：Python工业汽油精制过程辛烷值损失预测模型研究
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1.项目背景
本项目核心内容为2020年“华为杯”第十七届中国研究生数学建模竞赛B题《汽油辛烷值建模》复现实战，项目将会提供竞赛优秀论文以供学术研究参考，注意本项目相关材料不可外传，仅作为学术研究使用
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
项目前置知识学习
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Python特征工程实战
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一、课程简介
通过学习本课程，可掌握特征工程的概念、数据预处理、特征构建、特征选择、降维与特征转换、特征学习的主要方法和技能，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。
购物篮商品推荐
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一、课程简介
通过学习本案例，可掌握使用matplotlib绘制图形进行可视化分析和数据探索分析的主要方法和技能，掌握常见关联规则算法的实现原理，为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础
案例：网购商品评分预测
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一、课程简介
通过学习本案例，可掌握数据探索、属性规约的方法和技能，能够根据实际需求选择合适的算法构建模型并进行评估，为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。
深度学习案例：利用循环神经网络（RNN）对路透社新闻进行分类
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一、课程简介
通过学习本案例，可掌握Word2vec、One-hot表达、CBOW词向量生成、深度学习算法构建文本主题识别模型、模型优化的主要方法和技能，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
P2P信贷结果预测（Python）
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一、课程简介
通过学习本案例，可了解P2P信贷的概念，掌握数据抽取、数据探索、数据预处理与分析建模的主要方法和技能，为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。
案例：天猫用户重复购买预测
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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，熟悉绘制可视化图形对数据进行探索，掌握特征工程的搭建和构建预测模型对天猫用户重复购买率进行预测的主要方法和技能，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
案例：客户购买品牌预测
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一、课程简介
通过学习本案例，可掌握数据变换、数据集成和类不平衡处理等主要方法和技能，掌握模型的构建方法并能够对模型进行优化，为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。
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