课程简介：
- COVID-19 大流行已在全球蔓延近三年。在早起没有疫苗的情况下，少数国家通过早期发现和早期隔离成功地控制了病毒的传播。中国是疫情得到良好控制的国家之一，其中关键得益于健康码以及行程卡的出现。
- 本项目要介绍到的基于时空轨迹的、接触者追踪是用于识别那些与传染性疾病（如麻疹、艾滋病毒和 COVID-19）检测呈阳性的人接触的人的过程的名称。在大流行期间，正确执行接触者追踪有助于减少感染人数或加快治疗感染者的过程。这样做可以帮助挽救许多生命。
- 该技术可以帮助我们用自动化的模式去了解接触者追踪过程，运作方式比手动执行过程更有效返回的结果也更准确。今天我们就通过实验一起来看看本项目提出的这种基于时空轨迹的隐私保护联系人跟踪方法，该方法可以在许多隔离系统中实际使用。
你将学到
实现基于 GPS 时空轨迹的接触者追踪
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掌握 Pandas 数据科学计算库的使用
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掌握 Numpy 数据科学计算库的使用
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掌握用 Pygal 绘图方法
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掌握 Json 格式数据的处理
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掌握使用数据构造器定制生成数据
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了解 Python中的各类聚类算法
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掌握 DBSCAN 聚类算法的使用
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面向人群
- 所有级别的开发人员，不管是初学者还是有经验的技术人员
- 希望掌握 Python 编程语言，并借此契机开启职业生涯的同学
- 对 Python 感兴趣，对数据分析感兴趣的同学
- 对 Python 机器学习感兴趣，对实际开发使有兴趣的同学
课程大纲
课程包含：4章节实践项目学习 
第一章：获取用户的时空轨迹数据
第二章：采用可视化将数据具象化并进行分析
第三章：对数据应用基于密度的 DBSCAN 聚类算法
第四章：使用集群预测感染者
头歌 EduCoder
EduCoder，中文名“头歌”，全称“EduCoder 在线实践教学平台”，是国内高校广泛使用的在线实践教学服务平台与创新环境，致力于为高校和企业提供智能化在线实践教学、一流课程建设、工程教育专业认证、虚拟教研室试点建设、实践案例库建设等服务。
头歌平台被教育部列为疫情期间在线教学解决方案，是中国计算机学会、中国高校计算机教育 MOOC 联盟、中国开源软件推进联盟、信息技术新工科产学研联盟、绿色计算产业联盟等官方合作平台。
课程章节：
