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4.人工智能/4.8数据分析.md

@@ -146,16 +146,45 @@ day 4 end!~🤤
 
 于是你找到了吃瓜教程，也就是所谓市面上的南瓜书的[文字教程](https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book)
 
+你也找到了西瓜书的代码实践[文字教程](https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code)
+
 你对着他啃了半天，觉得轻松多了，但是！时间还是太紧张了!你没有办法从头开始实现了！
 
+你想尝试[pytorch文字教程](https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch)但是时间也没办法让你去重整数据去训练了。
 
+走投无路的你把目光看向了前端，看向了做出了hdu-wiki的前端大佬！ts先生！你将数据交给了他，恳求他替你解决一下问题！救人一命胜造七级浮屠，ts先生救了10条命，怎么说也造了70级的浮屠
 
+ts先生嘎嘎猛，三下五除二的搞出了一套数据！将房价的曲线往上往后拉了一年并且画出了多个不同的曲线混在了一起，然后做出一套特别好看可交互的前端页面，又熟练的使用了pandas找出了数据的相关性！并且把它可视化了，让你圆满的通过了任务。
 
-# 学这个有前途吗？
+终于你可以睡个好觉了~
 
-我推荐你详细了解和学习一下数据科学竞赛,他的含金量在职场领域有时候相当高，并且对提升自身的实里也有相当大的帮助！
+day 5 end!😍 🥰 😘
 
-由于数据竞赛办的频率较高更新也很快，我们将这一话内容直接附上github链接，希望如果你喜欢的话可以去进一步了解
+# 事后总结
+
+你在那个暑假详细了解和学习一下数据科学竞赛,发现他的含金量在职场领域有时候相当高，并且对提升自身的实力也有相当大的帮助！
 
 [数据竞赛Baseline & Topline分享](https://github.com/datawhalechina/competition-baseline)
 
+你还发现了之前从来没有注意到的kaggle平台以及一些很棒的综合实践项目！
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+例如：根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能
+教程地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl
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+例如：根据汽车类型等信息预测二手汽车的交易价格
+教程地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/SecondHandCarPriceForecast
+零基础入门数据分析之学术前沿趋势分析
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+例如：使用公开的arXiv论文完成对应的数据分析操作
+教程地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/AcademicTrends
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+想到如果你早做准备，没有荒废大一的时光，也许你不但能圆满的通过这次课程，也可以开辟更为广阔的新世界了吧~
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+::: danger 再次警告，本章内容有很多瞎编的内容，不要全信
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+比如说一天学完pandas,一天学完sql之类的都是很不现实的！希望大家注意！
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+不要打击到大家的自信心！
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