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第四期·财经数据科学实战训练营
简介
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任务列表
第1任务: Python语言能力考察
第2任务: 开营仪式：数字时代的社会科学新进展——计算社会科学展望（清华大学 孟天广）
第3任务: 第二讲：面对新文科的课程体系与资源（广东金融学院 钟雪灵）
第4任务: 第三讲：数字经济下的科学问题凝炼与论文发表（天津财经大学《现代财经》 蔡双立）
第5任务: 第四讲：数据素养教育——高校图书馆人该做什么（贵州财经大学 杨帆）
第6任务: 第五讲：Python基础与网络爬虫
第7任务: 第五讲作业：尝试使用python抓取您想抓取的网站（页），并解析出您关心的内容
第8任务: 第六讲：经济与管理学科中的数据科学
第9任务: 第六讲作业：经济与管理学科中的数据科学
第10任务: 第七讲：Python机器学习入门（1）
第11任务: 第七讲：Python机器学习入门（2）
第12任务: 第七讲：Python机器学习入门（3）
第13任务: 第七讲作业：使用PYTHON SKLEARN使用上面的数据做一个逻辑回归模型
第14任务: 第八讲：用Python分析中国GDP
第15任务: 第八讲作业：分析你家乡的20年来人均GDP增长和产业结构变化的情况
第16任务: 第九讲：分类算法（1）——Python实现与应用（一）
第17任务: 第九讲：分类算法（2）—— Python实现与应用（一）
第18任务: 第九讲作业：你的房屋在哪里，看看你的分类预测有多准确？
第19任务: 第十讲：树与集成学习（1）——Python实现与应用（二）
第20任务: 第十讲：树与集成学习（2）——Python实现与应用（二）
第21任务: 第十讲：树与集成学习（3）——Python实现与应用（二）
第22任务: 第十讲作业：三个臭皮匠，顶一个诸葛亮。房屋预测的树与随机森林算法比较。
第23任务: 第十一讲：基于Python的多维面板数据预处理方法（1）
第24任务: 第十一讲：基于Python的多维面板数据预处理方法（2）
第25任务: 第十一讲：基于Python的多维面板数据预处理方法（3）
第26任务: 第十一讲作业：数据预处理
第27任务: 第十二讲：基于Python的多维面板数据特征识别及演化分析
第28任务: 第十二讲作业：数据面板特征识别及演化分析
第29任务: 第十三讲：数据科学与空间社会网络分析
