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。

3.核心技术        （1）Python数据分析        （2）Python机器学习        （3）TensorFlow2        （4）语音合成技术

1.项目背景      在当今的零售行业中，超市作为主要的销售渠道之一，面临着激烈的市场竞争。为了保持竞争力，超市需要不断优化商品结构和销售策略。某超市为了更好地了解某类产品的销售情况，决定对相关订单数据进行可视化分析。通过对这些数据的深入挖掘和分析，超市可以发现销售趋势、识别热门商品、分析顾客购买行为，从而有针对性地调整商品陈列、促销活动和库存管理。这一项目旨在借助数据可视化工具，帮助超市提升经营效益，增强市场竞争力。   2.项目目标      本项目使用pandas、pyecharts库等知识对订单数据进行可视化展示，帮助商家更好地理解产品的销售情况，制定更有效的营销策略。   3.核心技术      （1）掌握文件的读取方法      （2）掌握pandas的使用方法      （3）掌握pyecharts的使用方法

而对应的猜数字赢奖品游戏程序的设计与开发任务落在了一位具有Python编程技能的员工身上，该程序能够随机生成中奖号码，并与用户输入的猜测号码进行比较，根据猜中的数量给予不同的奖励。

1. 项目背景       自动驾驶技术是当前汽车行业的热点话题，其旨在通过计算机技术和人工智能算法实现汽车的自主驾驶。为了实现这一目标，自动驾驶系统需要准确理解周围的道路环境，包括可行驶区域、障碍物、交通标志等信息。因此，道路场景的可行区域标注成为了自动驾驶系统的重要组成部分。       道路场景的可行区域标注是指通过技术手段，对道路上的可行驶区域进行识别和标注，以便自动驾驶系统能够准确地识别道路边界，避免驶入危险区域，确保行驶安全。此外，道路场景的可行区域标注还可以帮助自动驾驶系统识别车道线、交通标志、信号灯等信息，提高自动驾驶系统的行驶策略和决策能力。       目前，虽然许多国家和企业都在积极开展自动驾驶技术的研究和应用，但道路场景的可行区域标注仍然面临许多挑战。首先，道路环境复杂多变，包括不同的道路类型、交通标志和障碍物等，需要高度精确的标注数据；其次，可行区域标注需要实时更新，以适应道路环境的动态变化；最后，可行区域标注的质量直接影响到自动驾驶系统的安全性和可靠性，因此需要高度可靠的标注结果。       本文将基于标注规范和标注示例，将道路场景图片中的可行驶区域按照一定的规则统一的进行标注。   2. 项目目标 分析数据中的道路场景。 为道路图片中的可行驶区域添加对应的标注。   3. 核心技术 数据标注

‖ 课程简介 本课程是图书《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》的配套学习视频，课程内容共分为基础篇（第1~5章）和实战篇（第6~11章）：基础篇内容包括数据挖掘的概述、基本流程、常用工具、开发环境

Python作为一款开源的程序设计语言，它有着众多优势。

3.核心技术     （1）Python数据分析     （2）Python机器学习     （3）TensorFlow2     （4）Python深度学习     （5）图像处理