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商业分析、机器学习、数学建模训练营、量化金融项目实战2月开课预告!

商业分析、机器学习、数学建模训练营、量化金融项目实战2月开课预告!

公众号新闻


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商业分析项目实战



 

开课时间2023年2月13日

项目主题:基于京东商城的数码商品现状研究

科技的迅速发展带来了数码产品的日新月异,极大的丰富和便利了人们的日常生活。单反和微单可以让摄影爱好者专注于发现美,而不需要过多地学习使用设备,AR游戏机可以让游戏爱好者享受沉浸式的快感,智能穿戴设备可以帮助你时刻关注健康状况,凡此种种不胜枚举,每个人的都会有那么几件喜爱的数码产品。


本项目在京东商城上收集了平板电脑、摄影摄像、智能数码和娱乐影音等各类数码产品信息,通过分析其功能、品牌、价格、销量等各维度的数据,解读数码产品的行业现状和销售特征,挖掘影响数码产品销量和受欢迎程度的主要因素,探究最具价值的数码产品。




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2023年2月15日

项目主题:微信视频号违规视频智能识别系统

近年来短视频的爆火给互联网带来了生机,而微信作为国民级应用软件也推出了视频号。而每日用户所上传的视频是海量级别的,其中不少视频是包含低俗、反政治、欺诈等信息,此类不良信息会对用户产生误导也会影响用户的产品体验,所以视频的审核是十分重要的,建立和完善信息内容审核管理机制是平台运营的基础。


每日海量的视频审核工作显然靠人工无法完成,AI审核是基于大数据与人工智能技术构建自动审核系统。根据视频的图像信息与音频信息提取出视频时长、声音频谱、视频光谱、文字分布等数据,利用python+机器学习的模式搭建视频审核系统,对海量视频进行监控。


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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数学建模训练营


开课时间2023年2月6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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    量化金融项目实战


    开课时间2023年2月8日

    项目主题:考虑金融周期的行业轮动策略

    金融周期,主要是指货币、信用等金融变量扩张和收缩的波动状况,是由央行通过金融调控手段形成的。短期利率、货币投放均具有明显的周期性波动,对实体经济的影响也并不平衡。以信贷为例,信贷投放有先后之分,先得到信贷的行业可以占得先机,进而带来结构性变化,同时影响股价变化。基于此,我们可以尝试从金融周期的角度,捕捉相关机会。


    本项目首先基于利率与信用的变化,将金融周期划分为四个阶段,即宽货币紧信用、宽货币宽信用、紧货币宽信用,紧货币紧信用,并分析各自不同的经济特征,梳理在四个阶段中分别具有显著优势的相关产业。随后,利用近十年历史数据,对不同金融周期阶段下,各产业的收益表现进行测试,以基于金融周期的波动特性,来构建行业轮动策略,并进行回测评价。


    适合人群

    · 目标专业:金融工程、金融学、经济学等相关专业


    · 想要快速补充实证资产定价等相关知识的同学


    · 希望熟练掌握Python数据处理及分析的同学


    · 需要增加量化分析经历,实践完整流程的同学


    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:金融数据获取,处理,财务分析,金融计量常用方法,实证资产定价

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

    • 案例精讲:大宗交易市场特征分析、三因子模型适用性检验、A股市场多因子模型

    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,进行相关文献梳理
    • 利用相关数据,选择或改进适合方法进行实证分析
    • 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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