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自动化交易机器人

通过交易所 API 实现 24/7 自动下单和止损策略。

数据科学 交易 机器人 API
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2026-06-19
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量化交易入门

使用 Pandas 和 Backtrader 编写简单的股票择时策略。

数据科学 量化 交易 回测
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2026-06-19
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数据科学学习路线

从 Pandas 到深度学习，制定数据科学家成长计划。

数据科学 数据科学 路线图 Python
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2026-06-19
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Deck.gl 大数据可视化

高性能渲染百万级数据点，提供丰富的图层用于探索分析。

数据科学 Deck.gl 大数据 可视化
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2026-06-18
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数据可视化 D3.js

使用 D3 的数据连接思想，动态生成 SVG 图表并添加过渡效果。

数据科学 D3.js 可视化 SVG
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2026-06-18
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Apache Superset 可视化

使用 Superset 创建丰富的仪表板，支持 SQL Lab 和语义层建模。

数据科学 Superset 可视化 开源
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2026-06-17
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Metabase 开源 BI

部署 Metabase，让团队成员用自然语言提问并自动生成图表。

数据科学 Metabase 开源 BI
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2026-06-17
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Google Data Studio

连接 Google Analytics、Sheets 等数据源，快速创建共享的交互式报表。

数据科学 Data Studio 报表 免费
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2026-06-17
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Power BI 商业智能

使用 Power BI Desktop 建模、编写 DAX 度量值并发布交互式报表。

数据科学 Power BI BI DAX
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2026-06-17
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数据可视化 Tableau

使用 Tableau 连接数据、创建图表和交互式仪表板，讲述数据故事。

数据科学 Tableau 可视化 BI
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2026-06-17
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特征工程方法

学习构造新特征、特征选择和降维方法，提升机器学习模型的预测能力。

数据科学 特征工程 特征选择 ML
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2026-06-16
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数据清洗与预处理

系统学习数据清洗流程，处理缺失值、重复项、异常点，并进行特征缩放与编码。

数据科学 数据清洗 预处理 质量
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2026-06-16
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Pandas 高级操作

掌握 groupby、pivot_table、时间序列处理等进阶技巧，深入挖掘数据价值。

数据科学 Pandas 高级 Python
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2026-06-16
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Jupyter Notebook 进阶

发掘 Jupyter 的 % 命令、扩展、输出美化与分享功能，提升数据分析效率。

数据科学 Jupyter 进阶 魔法命令
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2026-06-16
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Plotly 交互图表

使用 Plotly 创建可以缩放、悬停查看细节的交互式图表，并嵌入 Web 应用。

数据科学 Plotly 交互 可视化
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2026-06-16
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Seaborn 统计绘图

使用 Seaborn 快速绘制热力图、箱线图、分布图等统计图表，美观且信息丰富。

数据科学 Seaborn 可视化 统计
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2026-06-16
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Matplotlib 数据可视化

使用 Matplotlib 创建线图、散点图、直方图，精细控制图例、标签和样式。

数据科学 Matplotlib 可视化 Python
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2026-06-16
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NumPy 数值计算

使用 NumPy 的 ndarray 进行高效向量化运算，掌握切片、广播和通用函数。

数据科学 NumPy 数值计算 Python
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2026-06-16
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Python 数据分析 Pandas

使用 Pandas 加载、清洗、转换和分析结构化数据，掌握 Series 和 DataFrame。

数据科学 Pandas 数据分析 Python
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2026-06-16
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BeautifulSoup 解析 HTML

使用 BeautifulSoup 解析 HTML/XML，通过标签、CSS 选择器提取所需数据。

数据科学 BeautifulSoup 解析 爬虫
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2026-06-16
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Python 爬虫 Scrapy

使用 Scrapy 编写 Spiders、Item Pipeline，实现高效、可扩展的 Web 数据采集。

数据科学 Scrapy 爬虫 Python
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2026-06-16
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Jupyter Notebook 数据科学

使用 Jupyter Notebook 进行数据清洗、可视化与建模，打造可复现的交互式数据分析报告。

数据科学 Jupyter 数据分析 Python
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2026-06-13
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Power BI 数据可视化与商业智能

从数据获取到报表发布，掌握 Power BI 数据建模、DAX 高级度量值编写以及移动端仪表板设计，驱动数据决策。

数据科学 Power BI 商业智能 仪表板
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2026-06-12
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R 语言统计分析入门

使用 R 语言进行描述性统计、参数检验、线性回归和逻辑回归分析，利用 ggplot2 生成出版级统计图表。

数据科学 R语言 统计分析 可视化
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2026-06-12
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数据挖掘与特征工程实践

系统学习数据预处理、缺失值处理、特征编码与构造方法，使用 Pandas 和 Scikit-learn 提升机器学习模型性能。

数据科学 数据挖掘 特征工程 预处理
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2026-06-12
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Scikit-learn 机器学习实践

系统学习 Scikit-learn 工具链，覆盖数据预处理、特征工程、经典算法与模型调优，结合实际数据集完成端到端 ML 项目。

数据科学 Scikit-learn 机器学习 特征工程
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2026-06-12