北京理工大学大数据创新学习中心
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【活动通知】“大数据创新学习中心”知识图谱模块学习活动 2017.4.6
北京理工大学图书馆大数据创新学习中心自2016年12月开展系列学习活动以来,广大师生学习热情高昂,以“学中用,用中学”的自主学习模式完成了Python模块的基础理论学习任务。3月底,百余名师生进入了“基于Python 的系统开发、数据分析、数据挖掘、机器学习和人工智能”等系列主题实战训练阶段。 随着学习活动的推进,学员们提出了“实战中学”的学习需求,为此北京理工大学图书馆大数据创新学习中心拟开展“大规模数据知识图谱模块”的学习活动,该活动聚焦在知识图谱的构建技术(知识获取、数据融合)、知识图谱计算功能及知识图谱应用三个部分,由学术界知名学者和资深的业界精英共同制定理论学习和实践学习的规划,同时业界将为优秀学员提供实操训练基地。

新学期第一弹:Python学习成果汇报 2017.4.6
python课程第一次汇报
时间:3月26日上午9点
地点:研究生教学楼306
内容:
1.“python基础学习”部分成果汇报
2.“python专题练习”部分学习计划介绍
汇报安排
汇报从上午九点正式开始,请学员们提前15分钟到场签到。
汇报具体安排如下(时间节点为初步预估,将会根据实际情况进行调整):
9:00 : 陈堰平老师总结基础学习阶段情况
9:10 : 各小组按照顺序进行汇报(顺序见下一部分“基础汇报详情”)
11:40 : 陈堰平老师对汇报情况进行点评
12:00 : 科研组介绍“python专题练习”开展计划

来大数据中心志愿者团队快活吧~ 2017.4.6
志愿者团队介绍

媒体运营组:(管理其他组的)
◆负责大数据创新学习中心的日常运营,策划并组织大数据比赛等活动,确保大数据学习进程顺利开展
◆负责大数据创新学习中心对外宣传,微信公众号文章策划、约稿和更新,网站内容编辑
技术组:(大佬的聚集地)
◆主要负责大数据创新学习中心的网站建设
◆与科研组一起进行项目开发
(欢迎具有网站开发经验的小伙伴踊跃报名,没有经验的童鞋如果有热情也同样欢迎~)
科研组:(大佬中的大佬)
◆整理并提供课程需要的学习资料
◆进行数据挖掘、大数据项目的研究开发
◆为媒体组供应技术稿件

报名条件:
◆不限学历、专业、年龄
如果你善于沟通表达,对学生工作认真负责
如果你期待提高自己的组织能力和综合素质
如果你对大数据感兴趣,想深入学习相关知识
来加入大数据创新学习中心志愿者团队吧!


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名称 类别 下载
python 基础 python 第3、7小组ppt
函数基础 python 第8小组ppt
函数进阶 python 第1小组ppt
面向对象 python 第2小组ppt
模块介绍(numpy...) python 第5小组ppt
io与文件 python 第4小组ppt
异常与调试 python 第6小组ppt
汇总 python ppt汇总

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数据挖掘

房价的数据挖掘, 并对其数据进行分析。 得到房价数据 的变化规律, 对房价进行预测。 ( *可考虑更换其他数 据集挖掘)

淘宝商业数据

1,利用python爬虫技术,爬取淘宝,天猫等交易信息 和商品信息。
2,在爬取的数据集中, 保留关于商品和贸易的文字信 息,然后通过对文字的处理挖出更多结构化信息。
3,根据商品的各种属性的分布绘制商品地图,其中可 以包括品牌,价格,生产地等几个维度。
4,根据商家的贸易数据绘制淘宝商家分布图,然后可 以分析一下小商家和大商家的差别以及小商家的生存策 略。
5,试着利用机器学习算法预测某些产品的兴衰,以及 卖家发展状况,以及买家购买意向。

基于SVM的专利主题分类

在机器学习领域, 支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型, 通常用来进行模式 识别、 分类以及回归分析。 在技术挖掘领域, 专利及专 利主题的分类一直也是研究的热点与难点。 鉴于SVM的 分类器功能, 将其功能及实现创新性地引入到专利分析 领域, 从机器学习角度对专利主题进行分类。 主题设计的初衷: SVM是机器学习的一个重要方向, 其 模式识别及分类器功能在很多领域都有应用。 一方面从 实例学习及巩固SVM相关内容; 另一方面, 从科研角 度, 结合文献计量方法, 对专利主题分类学术研究进行 尝试性探索。



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