3.核心技术        （1）Python编程基础        （2）Python数据可视化        （3）Python数据分析与应用

3.核心技术       （1）Python编程基础       （2）Python数据可视化       （3）Python数据分析与应用       （4）Python网络爬虫实战

三、建议前置课程 Python编程基础 Python数据分析与应用 TensorFlow2实战

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

2.项目目标        本项目旨在利用Python网络爬虫技术获取不同平台的头部主播带货数据。

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

3.核心技术        （1）Python数据分析与应用        （2）Python机器学习实战        （3）TensorFlow2深度学习实战        （4）计算机视觉实战

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。 我国股票交易通过深交所和上交所两个交易所进行。从1990年至今，深交所和上交所共发行了股票3000多只，如何从这么多的股票中选择投资的股票，预测其涨跌情况，成为众多投资者需要解决的难题。本项目从选出的股票中，采用SVM机器算法模型，根据股票的历史数据，构建训练数据集，采用模型进行机器学习训练获取策略，从而分析预测股票的涨跌情况。 本项目通过相对较短的时间内完成一个大数据和人工智能的股票预测分析任务，向学生展示了大数据和人工智能应用中的分析流程，使学生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SVM机器算法的应用，同时还为从事大数据和人工智能累积了项目的方法、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。