教育资源数据智能处理与格式统一
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案例介绍
在该项目中，我参与了教育资源数据的自动化处理与格式标准化工作，完成了以下目标：
数据收集与爬虫开发：编写Python爬虫脚本，从缺书网成功采集了700余个ISBN信息，大幅提高了项目组的工作效率（约提升80%）。
数据清洗与提取：通过Python批量处理超过300个Word文件，从中准确提取课程名称、课程代码等关键信息，确保数据一致性与完整性。
文本处理与格式统一：利用DeepSeek大模型的API接口，设计Prompt从100余份格式混乱的课程大纲中提取关键数据，并统一转换为JSON格式，提高了数据处理的效率与可读性。
该项目显著提升了数据处理的自动化水平和准确性，为公司教育资源管理与分析提供了重要支持。
数据收集与爬虫开发：编写Python爬虫脚本，从缺书网成功采集了700余个ISBN信息，大幅提高了项目组的工作效率（约提升80%）。
数据清洗与提取：通过Python批量处理超过300个Word文件，从中准确提取课程名称、课程代码等关键信息，确保数据一致性与完整性。
文本处理与格式统一：利用DeepSeek大模型的API接口，设计Prompt从100余份格式混乱的课程大纲中提取关键数据，并统一转换为JSON格式，提高了数据处理的效率与可读性。
该项目显著提升了数据处理的自动化水平和准确性，为公司教育资源管理与分析提供了重要支持。
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在该项目中，我参与了教育资源数据的自动化处理与格式标准化工作，完成了以下目标：
数据收集与爬虫开发：编写Python爬虫脚本，从缺书网成功采集了700余个ISBN信息，大幅提高了项目组的工作效率（约提升80%）。
数据清洗与提取：通过Python批量处理超过300个Word文件，从中准确提取课程名称、课程代码等关键信息，确保数据一致性与完整性。
文本处理与格式统一：利用DeepSeek大模型的API接口，设计Prompt从100余份格式混乱的课程大纲中提取关键数据，并统一转换为JSON格式，提高了数据处理的效率与可读性。
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