健康大數(shù)據(jù)管理與服務(wù)專業(yè)實(shí)驗(yàn)室教學(xué)資源技術(shù)參數(shù)貨物名稱技術(shù)參數(shù)數(shù)量（單位）醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)課程包含4門課程，課程資源須提供課程教學(xué)視頻、課程PPT、實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書、數(shù)據(jù)及代碼：1、《Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》課時(shí)設(shè)置：理論教學(xué)不少于36學(xué)時(shí)，實(shí)踐教學(xué)不少于28學(xué)時(shí)，總計(jì)不少于64學(xué)時(shí)。課程資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥34份、課程視頻數(shù)量≥65個(gè)、課程PPT數(shù)量≥7份、代碼數(shù)量≥6份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥7份。課程實(shí)驗(yàn)清單：包括但不限于掌握NumPy數(shù)組對象ndarray；掌握NumPy矩陣與通用函數(shù)；利用NumPy進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；創(chuàng)建數(shù)組并進(jìn)行運(yùn)算；創(chuàng)建一個(gè)國際象棋的棋盤；掌握繪圖基礎(chǔ)語法與常用參數(shù)；分析特征間的關(guān)系；分析特征內(nèi)部數(shù)據(jù)分布與分散狀況；分析1996~2015年人口數(shù)據(jù)各個(gè)特征的分布與分散狀況；分析1996~2015年人口數(shù)據(jù)特征間的關(guān)系；讀寫不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)；掌握DataFrame的常用操作；轉(zhuǎn)換與處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)；使用分組聚合進(jìn)行組內(nèi)計(jì)算；創(chuàng)建透視表與交叉表；讀取并查看P2P網(wǎng)絡(luò)貸款數(shù)據(jù)主表的基本信息；提取用戶信息更新表和登錄信息表的時(shí)間信息；使用分組聚合方法進(jìn)一步分析用戶信息更新表和登錄信息表；對用戶信息更新表和登錄信息表進(jìn)行長寬表轉(zhuǎn)換；合并數(shù)據(jù)；清洗數(shù)據(jù)；標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)；插補(bǔ)用戶用電量數(shù)據(jù)缺失值；合并線損，用電量趨勢與線路告警數(shù)據(jù)；標(biāo)準(zhǔn)化建模專家樣本數(shù)據(jù)；使用sklearn轉(zhuǎn)換器處理數(shù)據(jù)；構(gòu)建并評價(jià)聚類模型；構(gòu)建并評價(jià)分類模型；構(gòu)建并評價(jià)回歸模型；使用sklearn處理wine和wine_quality數(shù)據(jù)集；構(gòu)建基于wine數(shù)據(jù)集的K-Means聚類模型；構(gòu)建基于wine數(shù)據(jù)集的分類模型；構(gòu)建基于wine_quality數(shù)據(jù)集的回歸模型。2、《Python編程基礎(chǔ)》課時(shí)設(shè)置：理論教學(xué)不少于24學(xué)時(shí)，實(shí)踐教學(xué)不少于24學(xué)時(shí)，總計(jì)不少于48學(xué)時(shí)。課程資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥41份、課程視頻數(shù)量≥41個(gè)、課程PPT數(shù)量≥8份、代碼數(shù)量≥17份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥1份。課程實(shí)驗(yàn)清單：包括但不限于Python環(huán)境搭建；使用PyCharm創(chuàng)建一個(gè)應(yīng)聲蟲程序；輸入輸出；創(chuàng)建字符串變量并提取里面的數(shù)值；計(jì)算圓形的各參數(shù)；對用戶星座進(jìn)行分析；通過表達(dá)式計(jì)算給定的三個(gè)數(shù)值均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差；創(chuàng)建一個(gè)列表（list）并進(jìn)行增刪改查操作；轉(zhuǎn)換一個(gè)列表為元組（tuple）并進(jìn)行取值操作；創(chuàng)建一個(gè)字典（dict）并進(jìn)行增刪改查操作；將兩個(gè)列表轉(zhuǎn)換為集合（set）并進(jìn)行集合運(yùn)算；計(jì)算出斐波那契數(shù)列前兩項(xiàng)給定長度的數(shù)列，并刪除重復(fù)項(xiàng)和追加數(shù)列各項(xiàng)之和為新項(xiàng)；用戶自定義查詢菜單，輸出查詢結(jié)果；簡單的好友通訊錄管理程序；對兩個(gè)給定的數(shù)進(jìn)行最大公約數(shù)、最小公倍數(shù)的分析；求解曲邊圖形面積；單詞詞頻統(tǒng)計(jì)；實(shí)現(xiàn)考試成績劃分；實(shí)現(xiàn)一組數(shù)的連加與連乘；使用冒泡排序法排序；輸出數(shù)字金字塔；猜數(shù)字游戲；統(tǒng)計(jì)字符串內(nèi)元素類型的個(gè)數(shù)；自定義函數(shù)實(shí)現(xiàn)方差輸出；使用匿名函數(shù)添加列表元素；存儲并導(dǎo)入函數(shù)模塊；構(gòu)建一個(gè)計(jì)算列表中位數(shù)的函數(shù)；使用lambda表達(dá)式實(shí)現(xiàn)對列表中的數(shù)求平方；創(chuàng)建Car類；創(chuàng)建Car對象；迭代Car對象；產(chǎn)生Land_Rover對象（子類）；在精靈寶可夢游戲創(chuàng)建小火龍角色，對給出的各屬性進(jìn)行迭代和私有化；對小火龍游戲角色采用繼承的方式；對txt文件進(jìn)行讀寫；對csv文件進(jìn)行讀寫；os模塊；shutil模塊；計(jì)算iris數(shù)據(jù)集的均值；編程實(shí)現(xiàn)文件在當(dāng)前工作路徑的查找；文件數(shù)據(jù)讀取及詞頻統(tǒng)計(jì)。3、《Python大數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》課時(shí)設(shè)置：理論教學(xué)不少于38學(xué)時(shí)，實(shí)踐教學(xué)不少于26學(xué)時(shí)，總計(jì)不少于64學(xué)時(shí)。課程資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥21份、課程視頻數(shù)量≥37個(gè)、課程PPT數(shù)量≥8份、代碼數(shù)量≥21份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥8份。課程實(shí)驗(yàn)清單：包括但不限于函數(shù)與極限；導(dǎo)數(shù)；微分；微分中值定理與導(dǎo)數(shù)的應(yīng)用；不定積分與定積分；數(shù)據(jù)分布特征的描述統(tǒng)計(jì)；概率與概率分布；參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)；行列式；矩陣及其運(yùn)算；矩陣的特征分解與奇異值分解；誤差；插值方法；函數(shù)逼近與擬合；非線性方程（組）求根；回歸分析；判別分析；聚類分析；主成分分析；因子分析；典型相關(guān)分析。4、《Python數(shù)據(jù)分析實(shí)訓(xùn)》課時(shí)設(shè)置：理論教學(xué)不少于4學(xué)時(shí)，實(shí)踐教學(xué)不少于12學(xué)時(shí)，總計(jì)不少于16學(xué)時(shí)。課程資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥6份、課程視頻數(shù)量≥12個(gè)、課程PPT數(shù)量≥1份、代碼數(shù)量≥4份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥3份。課程實(shí)驗(yàn)清單：包括但不限于iris數(shù)據(jù)處理；探索Chipotle快餐數(shù)據(jù)；探索Apple公司股價(jià)數(shù)據(jù)；探索美國犯罪數(shù)據(jù)；學(xué)生成績分析；二手房價(jià)分析。1（批）醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析進(jìn)階課程包含5門課程，課程資源須提供課程教學(xué)視頻、課程PPT、實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書、數(shù)據(jù)及代碼：1、《Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)》課時(shí)設(shè)置：理論教學(xué)不少于14學(xué)時(shí)，實(shí)踐教學(xué)不少于18學(xué)時(shí)，總計(jì)不少于32學(xué)時(shí)。課程資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥25份、課程視頻數(shù)量≥44個(gè)、課程PPT數(shù)量≥7份、代碼數(shù)量≥3份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥1份。課程實(shí)驗(yàn)清單：包括但不限于使用Socket庫進(jìn)行TCP編程；使用Socket庫進(jìn)行UDP編程；使用Socket庫連接百度首頁；urllib3庫實(shí)現(xiàn)HTTP請求；Requests庫實(shí)現(xiàn)HTTP請求；正則表達(dá)式模塊解析網(wǎng)頁；Xpath解析網(wǎng)頁；Soup庫解析網(wǎng)頁；MySQL數(shù)據(jù)存儲；生成GET請求并獲取指定網(wǎng)頁內(nèi)容；搜索目標(biāo)節(jié)點(diǎn)并提取文本內(nèi)容；在數(shù)據(jù)庫中建立新表并導(dǎo)入數(shù)據(jù)；逆向分析爬取動態(tài)網(wǎng)頁；使用Selenium庫爬取動態(tài)網(wǎng)頁；存儲數(shù)據(jù)至MongoDB數(shù)據(jù)庫；爬取推薦圖書的信息；爬取某網(wǎng)頁的Java圖書信息；將數(shù)據(jù)儲存到MongoDB數(shù)據(jù)庫中；使用表單登錄方法實(shí)現(xiàn)模擬登錄；使用Cookie登錄方法實(shí)現(xiàn)模擬登錄；使用表單登錄方法模擬登錄某論壇；使用瀏覽器Cookie模擬登錄某論壇；基于表單登錄后的Cookie模擬登錄某論壇；使用Scrapy爬取網(wǎng)頁動態(tài)；定制BdRaceNews爬蟲項(xiàng)目的中間件。2、《Python數(shù)據(jù)可視化》課時(shí)設(shè)置：理論教學(xué)不少于24學(xué)時(shí)，實(shí)踐教學(xué)不少于24學(xué)時(shí)，總計(jì)不少于48學(xué)時(shí)。課程資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥26份、課程視頻數(shù)量≥35個(gè)、課程PPT數(shù)量≥6份、代碼數(shù)量≥3份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥12份。課程實(shí)驗(yàn)清單：包括但不限于繪圖基礎(chǔ)語法和常用參數(shù)；分析特征間關(guān)系；分析特征內(nèi)部數(shù)據(jù)分布于分散狀況；分析1996-2015年人口數(shù)據(jù)特征間的關(guān)系；分析1996-2015年人口數(shù)據(jù)各個(gè)特征的分布與分散狀況；實(shí)現(xiàn)scatterplot關(guān)系圖；實(shí)現(xiàn)lineplot關(guān)系圖；實(shí)現(xiàn)relplot關(guān)系圖；實(shí)現(xiàn)分類散點(diǎn)圖；實(shí)現(xiàn)分類分布圖；實(shí)現(xiàn)分類估計(jì)圖；實(shí)現(xiàn)kdeplot分布圖；實(shí)現(xiàn)rugplot分布圖；實(shí)現(xiàn)distplot分布圖；實(shí)現(xiàn)regplot回歸圖；實(shí)現(xiàn)lmplot回歸圖；實(shí)現(xiàn)heatmap矩陣圖；實(shí)現(xiàn)clustermap矩陣圖；實(shí)現(xiàn)FacetGrid網(wǎng)格圖；實(shí)現(xiàn)PairGrid網(wǎng)格圖；實(shí)現(xiàn)JoinGrid網(wǎng)格圖；Pyecharts繪制基本圖表；Pyecharts繪制直角坐標(biāo)系圖表；Pyecharts繪制樹形圖表；Pyecharts繪制地理圖表；Pyecharts繪制3D圖表。3、《Python數(shù)據(jù)分析與挖掘》課程內(nèi)容包括講解常用機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法的方法，如數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)介紹、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類與回歸、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、智能推薦和時(shí)間序列算法。同時(shí)，通過介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中的常用算法應(yīng)用，從宏觀把握每種算法解決問題時(shí)的思路。通過學(xué)習(xí)本課程，可掌握數(shù)據(jù)分析與挖掘中常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用情景、算法理論基礎(chǔ)、算法編程實(shí)現(xiàn)、模型評價(jià)體系構(gòu)建的主要方法和技能。課時(shí)設(shè)置：理論教學(xué)不少于32學(xué)時(shí)，實(shí)踐教學(xué)不少于32學(xué)時(shí)，總計(jì)不少于64學(xué)時(shí)。課程資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥11份、課程視頻數(shù)量≥68個(gè)、課程PPT數(shù)量≥9份、代碼數(shù)量≥32份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥20份。課程實(shí)驗(yàn)清單：包括但不限于判斷與循環(huán)、函數(shù)、類型轉(zhuǎn)換的使用；分布、描述性統(tǒng)計(jì)和貢獻(xiàn)度分析；對比、相關(guān)性和周期分析；數(shù)據(jù)清洗；數(shù)據(jù)變換；數(shù)據(jù)分組聚合；使用分類算法實(shí)現(xiàn)客戶流失預(yù)測；使用K-Means聚類實(shí)現(xiàn)超市客戶聚類分析；使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法挖掘網(wǎng)址的相關(guān)關(guān)系；使用協(xié)同過濾算法實(shí)現(xiàn)對用戶購買品牌的個(gè)性化推薦；使用ARIMA算法實(shí)現(xiàn)氣溫預(yù)測。4、《Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)》課程需以任務(wù)實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向，介紹Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)及其知識的應(yīng)用。課程內(nèi)容包括講解機(jī)器學(xué)習(xí)中的常用算法，內(nèi)容需包括機(jī)器學(xué)習(xí)緒論、模型評估與選擇、回歸分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、KNN、樸素貝葉斯、聚類分析、支持向量機(jī)算法的Python實(shí)現(xiàn)，并闡述每種算法解決問題時(shí)的思路，介紹算法的相關(guān)任務(wù)的具體操作。通過學(xué)習(xí)本課程，可掌握不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用場景，算法理論基礎(chǔ)，編程實(shí)現(xiàn)、模型評價(jià)體系等。課時(shí)設(shè)置：理論教學(xué)不少于36學(xué)時(shí)，實(shí)踐教學(xué)不少于28學(xué)時(shí)，總計(jì)不少于64學(xué)時(shí)。課程資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥15份、課程視頻數(shù)量≥49個(gè)、課程PPT數(shù)量≥9份、代碼數(shù)量≥10份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥7份。課程實(shí)驗(yàn)清單：包括但不限于完成波士頓房價(jià)預(yù)測模型；對研究生是否被錄取進(jìn)行預(yù)測；決策樹算法自編；用決策樹算法構(gòu)建鳶尾花分類模型；自定義sigmoid激活函數(shù)；網(wǎng)絡(luò)輸入到輸出；網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值更新；網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練；網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測；求距離矩陣；找鄰居；歸類；自編KNN算法實(shí)現(xiàn)鳶尾花分類；對鳶尾花數(shù)據(jù)進(jìn)行K-Means聚類；用支持向量機(jī)解決鳶尾花分類。5、《1+X大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)python技能認(rèn)證考試題庫》題庫包含《職業(yè)技能等級標(biāo)準(zhǔn)》中級訓(xùn)練所需的題庫，包含基礎(chǔ)練習(xí)題庫及考試組卷題庫：1、基礎(chǔ)練習(xí)題庫包含單選題≥226道、多選題216道、判斷題219道、填空題214道、簡答題81道、論述題39道、軟件操作15道、應(yīng)用編程10道、案例分析12道2、考試組卷題庫包含單選題40道、多選題23道、判斷題33道、操作題12道1（批）健康大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例健康大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例包含9門課程、或數(shù)據(jù)包1、健身實(shí)踐調(diào)查數(shù)據(jù)分析案例資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥2份、案例視頻數(shù)量≥6個(gè)、案例PPT數(shù)量≥1份、代碼數(shù)量≥1份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥1份。案例內(nèi)容：包括但不限于案例背景與目標(biāo)；數(shù)據(jù)處理與拆分；數(shù)據(jù)映射與異常值處理；健身實(shí)踐數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)；數(shù)據(jù)可視化結(jié)果分析；小結(jié)。技術(shù)點(diǎn)：至少包含數(shù)據(jù)映射；數(shù)據(jù)預(yù)處理；數(shù)據(jù)可視化。2、常見疾病醫(yī)療對話數(shù)據(jù)分析案例資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥3份、案例視頻數(shù)量≥8個(gè)、案例PPT數(shù)量≥1份、代碼數(shù)量≥1份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥6份。案例內(nèi)容：包括但不限于背景與挖掘目標(biāo)；數(shù)據(jù)讀取與處理；常見疾病科室分析；各類型醫(yī)療對話標(biāo)題分析；封裝函數(shù)；主題分析；獲取疾病診斷建議；小結(jié)。技術(shù)點(diǎn)：至少包含Jieba分詞；去除停用詞；詞云圖；主題分析。3、空氣污染致死因素分析案例資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥3份、案例視頻數(shù)量≥6個(gè)、案例PPT數(shù)量≥1份、代碼數(shù)量≥1份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥3份。案例內(nèi)容：包括但不限于背景與挖掘目標(biāo)；數(shù)據(jù)預(yù)處理；空氣污染數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)；數(shù)據(jù)可視化結(jié)果分析；全球空氣污染死亡人數(shù)聚類分析；小結(jié)。技術(shù)點(diǎn)：至少包含數(shù)據(jù)預(yù)處理；數(shù)據(jù)可視化；模型構(gòu)建。4、基于藥物成分和療效的藥品推薦案例資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥3份、案例視頻數(shù)量≥5個(gè)、案例PPT數(shù)量≥1份、代碼數(shù)量≥1份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥1份。案例內(nèi)容：包括但不限于數(shù)據(jù)預(yù)處理；藥品成分和制作商分析；特征處理和構(gòu)建；藥品分?jǐn)?shù)分布分析；基于藥物成分和療效推薦藥品。技術(shù)點(diǎn)：至少包含提取詞干；柱狀圖；詞語相似度。5、飲用水源營養(yǎng)狀態(tài)等級分析案例資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥3份、案例視頻數(shù)量≥5個(gè)、案例PPT數(shù)量≥1份、代碼數(shù)量≥1份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥1份。案例內(nèi)容：包括但不限于案例背景與目標(biāo)；數(shù)據(jù)清洗；探索性數(shù)據(jù)分析；模型構(gòu)建和預(yù)測；小結(jié)。技術(shù)點(diǎn)：至少包含數(shù)據(jù)預(yù)處理；數(shù)據(jù)可視化；隨機(jī)森林。6、公眾健康問句分類案例資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥3份、案例視頻數(shù)量≥9個(gè)、案例PPT數(shù)量≥1份、代碼數(shù)量≥1份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥2份。案例內(nèi)容：包括但不限于背景與挖掘目標(biāo)；數(shù)據(jù)探索；分詞和去停用詞；詞序列化和長度對齊；預(yù)訓(xùn)練詞向量；詞向量矩陣；textCNN模型搭建；模型訓(xùn)練；模型評估和總結(jié)。技術(shù)點(diǎn)：至少包含中文分詞；詞向量；textCNN模型；F1-score。7、新冠疫情防控?cái)?shù)據(jù)分析案例資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥5份、案例視頻數(shù)量≥33個(gè)、案例PPT數(shù)量≥2份、代碼數(shù)量≥4份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥7份。案例內(nèi)容：包括但不限于項(xiàng)目背景與目標(biāo)；大數(shù)據(jù)探索與處理；篩選陽性數(shù)據(jù)并去重；陽性數(shù)據(jù)分析；提取陽性人員出行記錄；以交通為例獲取交互記錄；提取所有陽性人員與普通人員交互記錄；剔除多余與異常數(shù)據(jù)；處理為規(guī)整格式；密接數(shù)據(jù)分析；提取密接者出行記錄；密接行程記錄數(shù)據(jù)處理；以交通為例提取交互記錄；提取密接人員與普通人員交互記錄；多余與異常數(shù)據(jù)處理；處理為規(guī)整格式；疫苗接種信息表探索與預(yù)處理；統(tǒng)計(jì)陽性人員感染時(shí)已注射針次情況；統(tǒng)計(jì)全體人員的針次情況；提取密接轉(zhuǎn)陽數(shù)據(jù)；分析接種與未接種人群感染率；分析各針次的感染率；SEIDR模型初始值設(shè)置；SEIDR模型構(gòu)建；SEIDR_V2模型初始值設(shè)置；SEIDR_V2模型構(gòu)建；陽性人員出行記錄數(shù)據(jù)處理與分析；構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)圓并劃分管控場所；某陽性人員核心風(fēng)險(xiǎn)圓劃定；所有陽性人員核心風(fēng)險(xiǎn)圓劃定；依據(jù)核心風(fēng)險(xiǎn)圓劃分管控區(qū)域；區(qū)分每天管控場所；精準(zhǔn)防控。技術(shù)點(diǎn)：至少包含數(shù)據(jù)預(yù)處理；可視化；SEIDR；K-Means。8、兒童營養(yǎng)不良數(shù)據(jù)分析案例資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥3份、案例視頻數(shù)量≥6個(gè)、案例PPT數(shù)量≥1份、代碼數(shù)量≥1份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥2份。案例內(nèi)容：包括但不限于背景與挖掘目標(biāo)；數(shù)據(jù)預(yù)處理；全球兒童營養(yǎng)不良數(shù)據(jù)分析；兒童營養(yǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)分析；兒童營養(yǎng)情況預(yù)測；小結(jié)。技術(shù)點(diǎn)：至少包含數(shù)據(jù)預(yù)處理；數(shù)據(jù)可視化；模型構(gòu)建。9、不同類型谷物營養(yǎng)成分分析案例資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥3份、案例視頻數(shù)量≥6個(gè)、案例PPT數(shù)量≥1份、代碼數(shù)量≥1份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥1份。案例內(nèi)容：包括但不限于案例背景和目標(biāo)；數(shù)據(jù)探索與預(yù)處理；不同谷物營養(yǎng)成分分析與差異；個(gè)性化健康谷物推薦；小結(jié)。技術(shù)點(diǎn)：至少包含數(shù)據(jù)處理，統(tǒng)計(jì)分析，相關(guān)性分析。1（批）醫(yī)療分析實(shí)戰(zhàn)案例醫(yī)療分析實(shí)戰(zhàn)案例包含9門課程或數(shù)據(jù)包1、腦卒中發(fā)病環(huán)境因素分析及干預(yù)案例資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥4份、案例視頻數(shù)量≥11個(gè)、案例PPT數(shù)量≥1份、代碼數(shù)量≥4份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥8份。案例內(nèi)容：包括但不限于背景與挖掘目標(biāo)；缺失值和重復(fù)值處理；異常值處理；氣候數(shù)據(jù)處理；指標(biāo)構(gòu)建與建模數(shù)據(jù)準(zhǔn)備_1；指標(biāo)構(gòu)建與建模數(shù)據(jù)準(zhǔn)備_2；發(fā)病人群統(tǒng)計(jì)分析；數(shù)據(jù)特征探索分析；變量檢驗(yàn)；模型構(gòu)建與診斷；小結(jié)。技術(shù)點(diǎn)：至少包含pandas數(shù)據(jù)處理；pyplot繪圖；變量檢驗(yàn)；向量自回歸模型的構(gòu)建。2、乳腺癌數(shù)據(jù)分析與自動診斷案例資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥3份、案例視頻數(shù)量≥6個(gè)、案例PPT數(shù)量≥1份、代碼數(shù)量≥1份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥1份。案例內(nèi)容：包括但不限于實(shí)驗(yàn)背景與原理；數(shù)據(jù)探索與預(yù)處理；KNN分類模型搭建；感知器模型搭建；Fisher模型搭建；模型評估與小結(jié)。技術(shù)點(diǎn)：至少包含KNN；感知機(jī)；Fisher模型。3、糖尿病遺傳風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測案例資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥4份、案例視頻數(shù)量≥5個(gè)、案例PPT數(shù)量≥1份、代碼數(shù)量≥4份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥2份。案例內(nèi)容：包括但不限于案例背景與目標(biāo)分析；數(shù)據(jù)探索；數(shù)據(jù)清洗與特征工程構(gòu)建；模型構(gòu)建與訓(xùn)練；性能度量。技術(shù)點(diǎn)：至少包含pyplot繪圖；交叉驗(yàn)證法；LightGBM模型；模型評價(jià)指標(biāo)。4、宮頸癌危險(xiǎn)因素分析實(shí)戰(zhàn)案例資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥3份、案例視頻數(shù)量≥5個(gè)、案例PPT數(shù)量≥1份、代碼數(shù)量≥1份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥1份。案例內(nèi)容：包括但不限于背景與目標(biāo)；數(shù)據(jù)探索與預(yù)處理；可視化分析；模型構(gòu)建與預(yù)測；小結(jié)。技術(shù)點(diǎn)：至少包含數(shù)據(jù)處理；數(shù)據(jù)可視化；SVM。5、基于深度學(xué)習(xí)的肝臟腫瘤分割案例資源：包含實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書數(shù)量≥5份、案例視頻數(shù)量≥18個(gè)、案例PPT數(shù)量≥1份、代碼數(shù)量≥1份、數(shù)據(jù)數(shù)量≥1份。案例內(nèi)容：包括但不限于案例背景介紹；數(shù)據(jù)介紹及案例目標(biāo)；數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟；數(shù)據(jù)讀取；windowing方法的介紹；windowing方法實(shí)現(xiàn)；直方圖均衡化；腫瘤部位的提?。槐４鏀?shù)據(jù)；對所有病人數(shù)據(jù)做處理；定義圖片生成器；圖片增強(qiáng)實(shí)現(xiàn)；圖片歸一化；模型原理；模型搭建；模型編譯；模型訓(xùn)練；模型評估與優(yōu)化。技術(shù)