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商业分析、机器学习、量化金融背景提升项目实战4月开课!

商业分析、机器学习、量化金融背景提升项目实战4月开课!

公众号新闻

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商业分析项目实战

 

开课时间2023年4月12日

项目主题:北京地区大众点评热门餐饮店铺分析

2022全年,全国餐饮收入增速、限额以上单位餐饮收入增速分别相较上年下降24.9%、29.4%,低于社会消费品零售总额增幅6.1%。2022年,餐饮行业受疫情影响较为严重,去年12月以来,随着优化疫情防控措施落地、助企纾困力度加大,各地餐饮业才开始逐步回归正轨。

本项目汇集了北京地区餐饮商家的详细数据,综合分析店铺热度、顾客印象、评分、评论等大量信息,经过数据清洗和抽取特征之后,研究热门店铺类型、位置、顾客口碑及关注点,使用对比分析、构成分析以及文本挖掘建模等方法,为新店开设、服务品质升级提供指导意见。



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


_

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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量化金融项目实战


开课时间2023年4月19日

项目主题:引入分析师评级事件的因子选股策略

事件驱动策略与因子选股策略,是量化投资领域较为常用的两种方法,但通常作为独立策略类型进行使用。若将事件驱动型策略融入到成熟的多因子选股体系,打通两者之间的隔阂,进行方法融合,应该能够起到更好的效果。

本项目尝试将两者进行结合,以分析师评级上调为事件,作为第一层筛选条件,以复合基本面因子为Alpha因子作为第二层筛选条件,融合事件触发和因子暴露,以此进行投资组合构建,并进行回测,判断该投资策略效果。


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

配套知识与技能学习

(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


_

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

完成代码与报告

(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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机器学习项目实战


 

开课时间2023年4月26日

项目主题:基于机器学习的智能机器狗巡检系统

随着人工智能的快速发展,越来越多的机器人应用诞生,在一些危险场景中机器人可以代替人进行勘测,比如可采集隧道内设备数据、监测隧道环境,实时报警设备异常状态,帮助电力运维人员精准把控隧道电缆状况,减少运检成本,提升运检质量,保障高压电缆网络安全运行。

在本次项目中我们将展现通过传感器搜集到的巡检数据,利用特征工程的方法筛选有效数据信息,配合机器学习算法进行动作指令模型的构建,为机器狗的动作行为做出预测指导以实现机器狗的自主运动。


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


_

模块二

具体项目实战与论文报告产出

(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

完成代码与报告

(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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