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依据培养目的的不同,分为本科课程体系和高职课程体系,涵盖包括数据采集、数据存储与管理、数据清洗、数据分析、数据可视化的全流程内容,注重理论与实践结合、以数据为基础、实际问题为导向的实践性教学。
讲义 讲义内容均由高校及行业权威大数据专家编写和录制,通过多媒体的形式展现。内容覆盖全部大数据理论知识体系,并通过学练结合的方式帮助用户巩固和提高。
习题 平台提供大量的经典习题。用户可在线进入海量题库,进行大数据实战演练。
班级 开创性的大数据教学模式。通过对线下教学场景的模拟,为教师提供便捷的教学管理功能和在线作业管理功能,为学生提供便捷高效的学习环境。
直播 免费的大数据培训直播,由数据酷客专业数据分析师团队携手打造,通过讲解和问答等多种方式为大数据爱好者提供高效直观的学习体验。
综合实训 来源于真实场景的完整工程项目,引导学生从零开始,身临其境的体验真实的实践项目。
案例 大量、丰富的行业案例,并配有详细解说和主流数据分析语言的代码实现。
竞赛 真实的企业竞赛。让大数据人才学以致用,真正解决企业数据分析难题,并赢取丰厚奖金。
专题 浏览最新行业资讯、阅读原创科普文章、了解行业名家观点,帮助用户用最短的时间走进大数据行业。
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11.1 本协议的成立、生效、履行、解释及纠纷解决,适用中华人民共和国法律。
11.2 本协议签订地为中华人民共和国北京市海淀区。
11.3 如双方就本协议内容或其执行发生任何争议,双方应尽量友好协商解决;协商不成时,任何一方均可将争议提交本协议签订地(即中国北京市海淀区)有管辖权的人民法院管辖。
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13.1 本协议构成双方对本协议之约定事项及其他有关事宜的完整协议,除本协议规定的之外,未赋予本协议各方其他权利。
13.2 本协议中的标题仅为方便而设,在解释本协议时应被忽略。
13.3 如本协议中的任何条款无论因何种原因完全或部分无效或不具有执行力,本协议的其余条款仍应有效并且有约束力。
工具包名称 | 案例支持的版本 | 练习支持的版本 | 工具包名称2 | 案例支持的版本2 | 练习支持的版本2 |
---|---|---|---|---|---|
tornado | 4.4.2 | 4.4.2 | ipython | 5.1.0 | 5.1.0 |
jupyter | 1.0.0 | 1.0.0 | bleach | 1.4.2 | 1.4.2 |
nose | 1.3.7 | 1.3.7 | numpy | 1.14.2 | 1.14.2 |
scipy | 1.0.0 | 1.0.0 | matplotlib | 2.1.0 | 2.1.0 |
pandas | 0.20.1 | 0.20.1 | scikit-learn | 0.19.1 | 0.19.1 |
gensim | 0.12.4 | 0.12.4 | imbalanced-learn | 0.3.0 | 0.3.0 |
seaborn | 0.7.1 | 0.7.1 | keras | 2.0.8 | 2.0.8 |
plotly | 2.0.15 | 2.0.15 | ggplot | 0.11.5 | 0.11.5 |
nltk | 3.2.5 | 3.2.5 | lxml | 3.7.3 | 3.7.3 |
scrapy | 1.3.0 | 1.3.0 | jieba | 0.38 | 0.38 |
threadpool | 1.3.2 | 1.3.2 | Pillow | 3.1.0 | 3.1.0 |
tqdm | 4.15.0 | 4.15.0 | flake8 | 2.5.1 | 2.5.1 |
genius | 3.1.6 | 3.1.6 | pymongo | 3.2.1 | 3.2.1 |
python-memcached | 1.57 | 1.57 | grequests | 0.3.0 | 0.3.0 |
gevent | 1.2.2 | 1.2.2 | pytest-django | 3.3.2 | 3.3.2 |
pytest-xdist | 1.22.2 | 1.22.2 | python-crontab | 2.3.4 | 2.3.4 |
SQLAlchemy | 1.1.13 | 1.1.13 | mock | 2.0.0 | 2.0.0 |
hmmlearn | 0.2.0 | 0.2.0 | wordcloud | 1.3.1 | 1.3.1 |
protobuf | 3.5.2.post1 | 3.5.2.post1 | cairocffi | 0.8.1 | 0.8.1 |
enum34 | 1.1.6 | 1.1.6 | np-utils | 0.5.5.0 | 0.5.5.0 |
future | 0.16.0 | 0.16.0 | beautifulsoup4 | 4.6.0 | 4.6.0 |
pytesseract | 0.1.7 | 0.1.7 | bitarray | 0.8.1 | 0.8.1 |
python-igraph | 0.7.1.post6 | 0.7.1.post6 | configparser | 3.5.0 | 3.5.0 |
contextlib2 | 0.5.4 | 0.5.4 | coverage | 4.2 | 4.2 |
funcsigs | 1.0.2 | 1.0.2 | ipaddress | 1.0.18 | 1.0.18 |
xlrd | 1.1.0 | 1.1.0 | unicodecsv | 0.14.1 | 0.14.1 |
mlxtend | 0.12.0 | 0.12.0 | pathlib2 | 2.1.0 | 2.1.0 |
pydot | 1.2.4 | 1.2.4 | tensorflow | 1.1.0 | 1.1.0 |
torch | 0.2.0.post3 | 0.2.0.post3 | torchvision | 0.1.9 | 0.1.9 |
工具包名称 | 案例支持的版本 | 练习支持的版本 | 工具包名称2 | 案例支持的版本2 | 练习支持的版本2 |
---|---|---|---|---|---|
matplotlib | 1.5.2 | 1.5.3 | statsmodels | 0.8.0 | 0.6.1 |
jieba | 0.38 | 0.38 | requests | 2.9.1 | 2.9.1 |
numpy | 1.13.1 | 1.10.4 | pybloom | -- | 1.1 |
gensim | 0.12.4 | 0.13.3 | scipy | 0.18.0 | 0.16.1 |
Pillow | 3.1.0 | 3.1.0 | pydot | 1.0.2 | 1.0.2 |
scikit-learn | 0.19.0 | 0.17.1 | seaborn | 0.7.1 | 0.7.1 |
lxml | 3.7.3 | 3.7.3 | pandas | 0.18.1 | 0.19.1 |
ggplot | 0.6.8 | 0.11.5 | beautifulsoup4 | 4.5.3 | 4.4.1 |
Keras | 2.0.8 | -- | imbalanced-learn | 0.3.0 | -- |
pytesseract | 0.1.7 | -- | torch | 0.2.0.post3 | -- |
geniux | 3.1.6 | -- | python-igraph | 0.7.1post6 | -- |
torchvision | 0.1.9 | -- | tensorflow | 0.5.0 | -- |
hmmlearn | 0.2.0 | -- | wordcloud | 1.3.1 | -- |
plotly | 2.0.15 | -- | tqdm | 4.15.0 | -- |
chardet | -- | -- | pyechart | -- | -- |
nltk | 3.2.5 | -- | -- | -- | -- |
工具包名称 | 案例支持的版本 | 练习支持的版本 | 工具包名称2 | 案例支持的版本2 | 练习支持的版本2 |
---|---|---|---|---|---|
arules | 1.4-1 | 1.4-1 | assertthat | 0.1 | 0.1 |
base | 3.2.3 | 3.2.3 | BH | 1.60.0-1 | 1.60.0-1 |
boot | 1.3-17 | 1.3-17 | class | 7.3-14 | 7.3-14 |
cluster | 2.0.4 | 2.0.4 | codetools | 0.2-14 | 0.2-14 |
coin | 1.1-2 | 1.1-2 | colorspace | 1.2-6 | 1.2-6 |
compiler | 3.2.3 | 3.2.3 | datasets | 3.2.3 | 3.2.3 |
DBI | 0.3.1 | 0.3.1 | DEoptimR | 1.0-4 | 1.0-4 |
dichromat | 2.0-0 | 2.0-0 | digest | 0.6.9 | 0.6.9 |
diptest | 0.75-7 | 0.75-7 | dplyr | 0.4.3 | 0.4.3 |
drm | 0.5-8 | 0.5-8 | e1071 | 1.6-7 | 1.6-7 |
flexmix | 2.3-13 | 2.3-13 | foreach | 1.4.3 | 1.4.3 |
foreign | 0.8-66 | 0.8-66 | fpc | 2.1-10 | 2.1-10 |
ggplot2 | 2.1.0 | 2.1.0 | graphics | 3.2.3 | 3.2.3 |
grid | 3.2.3 | 3.2.3 | -- | -- | -- |
1、数据酷客中的编程练习题使用的是python的哪个版本?
数据酷客里的编程题目,包括练习题目和教室中的课程作业使用的是Python3.6.5、Python2.7和R3.2.3。
2、Python常用的工具包,比如numpy,pandas等,是否可在练习题中直接import?
可以。数据酷客中已经集成了常用的Python和R数据分析工具包。
3、练习中自己实现的函数是否要严格按照"函数说明"中规定的输入、输出参数名?
是的。因为后台测试时需要调用用户自己实现的函数,为保证函数名和参数名的一致,请严格按照函数说明中的要求来实现。
1、怎样报名参赛?
答:参加数据酷客竞赛的选手必须实名认证。未进行实名认证的用户可以点击右上角头像,选择个人信息,在基本信息栏,通过申请实名认证入口,提交认证申请。
用户也可在参赛时提交认证资料。
2、竞赛实名认证的审核周期是多长?
答:用户提交实名认证后,工作人员会在3个工作日内完成审核。未通过认证的用户,可重新提交更新后的资料。
3、如何申请举办竞赛?
答:有举办大数据竞赛需求的企业,可以通过“举办竞赛”入口与我们联系,提交申请举办竞赛的意向作业结束,教师可以查看自己布置的作业的答题情况和评分。
4、比赛如何提交结果?
答:参赛队伍需要把预测的结果打包为压缩文件(rar/tgz/zip/tar/bz2), 在竞赛主页面内的提交结果侧栏里上传。预测结果为单个csv文件,具体格式下:
其中,各个比赛阶段csv文件的列名为:
1、如何加入机构?
答:鼠标移入页面右上角用户名区域,选择“账号设置”,在账号设置页面点击“我的身份”选项卡。点击“成为机构用户”按钮,输入相应身份邀请码即可加入机构。邀请码需要联系机构管理员获取,不同机构的邀请码不同。获取后请及时激活,以免过期。
2、如何浏览课程相关课件/案例?
答:教师身份用户创建班级后、学生身份用户加入班级后即可在班级内查看以上教学资源。
北京大数据研究院地址:北京市海淀区颐和园路5号北京大学静园6号院
大数据讲师证书查询:点击这里
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