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11月预告!数学建模训练营、商业分析、机器学习项目实战下月开课!

11月预告!数学建模训练营、商业分析、机器学习项目实战下月开课!

公众号新闻


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数学建模训练营


开课时间2022年11月9日


数学建模训练营

训练营以数学建模常用算法为切入点,由指导老师带领学员学习并掌握十余种数模算法的原理及应用,以及MATLAB、STATA、SPSS等工具的使用,并通过“高斯杯”全国大学生数学建模竞赛进行实战演练,熟悉完整数学建模参赛过程。


适合人群

目标专业:申请理工科/商科等方向的同学,适用范围广


希望获得数模知识和技能并进行实践的同学


想要通过数模经历丰富定量研究经历的同学


具体安排

模块一

学与练

配套知识与技能补充

(3-4周)

  • 数学建模基本介绍及参赛注意事项:竞赛介绍,任务安排建议,赛前准备提醒

  • 工具学习:MATLAB,Stata,SPSS

  • 算法精讲:层次分析法,TOPSIS,灰色关联,插值拟合,相关分析,回归分析,蒙特卡罗,数学规划

模块二

完成数模论文与参与竞赛

(2-3周)

  • 完成组队,进行赛题选择
  • 推进文献阅读,问题分析,算法使用,建模分析等步骤
  • 完成数学建模论文,参加“高斯杯”数模竞赛

    你将收获

    针对当期竞赛

    完成解题代码与论文

    (往期数模论文示例)


    数学建模竞赛经历

    并用于申请

    (往期数模经历示例)


    数学建模竞赛证书

    (往期证书示例)



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    商业分析项目实战

     

    开课时间2022年11月16日

    项目主题:进口跨境电商天猫国际销售特征研究

    过去三年,进口跨境电商保持着近20%年均增长率,是中国消费市场的重要增长引擎。2021年平均每月有400多个海外新品牌入驻天猫国际。截至目前天猫国际已吸引全球90多个国家和地区的39000多个海外品牌入驻,覆盖了7000多个品类,其中8成以上品牌首次入华。


    本项目收集了天猫国际上美妆、护理、保健、箱包、数码等类别的商品数据,需要完成数据的清洗与变换,综合可视化与数据挖掘算法,解读天猫国际的销售特征及经营模式,研究其核心竞争力,并透视未来跨境电商市场消费趋势。



    适用人群


    • 目标专业:商业分析/市场营销/管理学等相关专业


    • 需要增加商业数据分析经历,实践完整流程,丰富简历的同学


    • 想要快速补充商业分析领域知识,并掌握Python数据处理和建模技能的同学


    • 希望了解并体验业界常规作业模式,提前感知专业与职业兴趣的同学



    具体安排

    模块一

    学与练

    配套知识与技能学习

    (3-4周)


    • 基础与常用方法:描述性统计,逻辑回归分析,聚类分析,文本分析,回归分析,主成分分析等

    • 工具学习:Python,Numpy,Pandas,Matplotlib,Scipy,Statsmodels,Sklearn等

    • 案例精讲:手机线上销量影响因素分析项目

    模块二

    代码能力测试


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    模块三

    具体项目实战与论文报告

    (2-3周)

    • 针对项目主题,进行背景调查资料整理
    • 利用相关数据,选择或改进适合方法进行实证分析
    • 完全项目论文报告


    你将收获

    针对课程完成研究

    完成代码与报告

    (往期报告示例)



    与目标专业匹配的对口经历

    并用于申请

    (往期项目经历示例)



    课程与项目证书

    (往期证书示例)


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    机器学习项目实战

     

    开课时间2022年11月23日

    项目主题:人体潜在疾病智能检测系统

    随着当前社会的发展大多数人在工作生活中都会由于作息时间与生活习惯等因素导致身体出现疾病,而可以尽早的发现疾病可以提前预防与治疗。而面对我国极大的人口基数,医疗系统所承载的压力无法满足人们潜在病的预防与检测,而人工智能的发展为自动化检测人体健康提供了可能,可以进一步提高疾病的检测效率。


    本次项目将使用通过各类医疗电子器械所检测到的人体健康指标数据,如:血压的收缩压与舒张压、Chao1指数、Shannon指数、各类细菌比例等数据,利用人工智能技术来搭建基于人体指标数据的机器学习模型来预测人体是否存在潜在疾病达到智能检测的目的。

    适合人群

    • 计划申请数据科学/分析学/人工智能/计算机/统计学等专业的同学


    • 需要增加算法应用经历,实践完整流程,丰富简历的同学


    • 想要快速补充数据挖掘算法知识,并提升编程熟练度的同学


    • 希望加深对算法的理解和应用,提前感知专业与职业兴趣的同学



    具体安排

    模块一

    学与练

    配套知识与技能补充

    (3-4周)


    • 基础与常用方法:缺失值处理、异常值处理、独热编码、包装法、过滤法、逻辑回归、决策树、Kmeans聚类

    • 工具学习:Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等

    • 案例精讲:链家二手房数据处理与分析、鸢尾花分类模型搭建、居民收入水平预测、餐厅年度销售额预测

    模块二

    代码能力测试


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    模块二

    具体项目实战与论文报告

    (2-3周)

    • 针对项目主题,进行思路整理框架搭建
    • 利用相关数据完成预处理、特征工程、模型搭建与评价工作
    • 完成项目论文报告

    你将收获

    针对课题完成研究

    完成代码与论文

    (往期项目报告示例)


    与目标专业匹配的对口经历

    并用于申请

    (往期项目经历示例)


    课程与项目证书

    (往期证书示例)


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