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。

三、建议前置课程 Python 编程基础 Python 数据分析与应用 Python 数据可视化 Python 机器学习实战 Python网络爬虫实战

‖ 课程简介 本课程是图书《Python数据分析与应用（第3版）（微课版）》的配套学习视频。

‖ 课程简介 本课程是图书《Python数据分析与实战（微课版)》的配套学习视频。

‖ 课程简介 本课程是图书《Python中文自然语言处理基础与实战（第2版）（微课版）》的配套学习视频，全书共12章，内容包括自然语言处理的概述、基本流程、开发环境，语料库、正则表达式、中文分词、词性标注与命名实体识别

3.核心技术     （1）Python数据分析     （2）Python数据可视化     （3）Python机器学习

项目目标        本项目旨在利用Python网络爬虫技术获取bilibili平台“唐山打人案”网民评论数据。

3.核心技术   （1）Python数据分析   （2）Python数据可视化   （3）Python机器学习

“疫情期间网民情绪识别”是泰迪科技专门为高校在校学员设计的一套实训项目。本项目综合了自然语言处理、词向量等技术，主要使用pytorch深度学习框架，以及Bert预训练模型对文本进行分类。 本项目首先对训练数据进行预处理，将数据整理成特定格式并定义成Dataset数据类，然后加载Bert模型同时制定finetune的策略，搭建好模型后就可以进行训练和预测。 通过相对较短的时间内完成一个自然语言处理实战中最基础最常见的任务，向学生展示数据分析应用中的分析流程，使学生对数据分析在现实中的应用有一个整体的了解和掌握。通过本项目的学习，学员不仅能够掌握主流的词向量模型，同时还为从事数据挖掘相关工作累积了数据分析项目的方法、流程和经验。 本项目采用“技术顾问”+“项目经理”+“学员”的团队组织模式，以完全企业化的方式与学生进行交流。学员在项目进行中，能熟悉企业的工作环境，在规定时间内完成项目需求、提升专业技术、锻炼团队协作能力与沟通能力。