Теперь давайте рассмотрим несколько методов для разных целей вместе с примерами кода, связанными с программой Bocconi Online MBA:

1. Парсинг веб-страниц Информация о программе Bocconi Online MBA:
   Парсинг веб-сайтов позволяет извлекать данные с веб-сайтов. Вы можете использовать Python и библиотеку BeautifulSoup для сбора информации о программе MBA Bocconi Online. Вот пример фрагмента кода:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://www.unibocconi.eu/wps/wcm/connect/Bocconi/SitoPubblico_EN/Navigation+Tree/Home/programs/current+students/graduate/mba/"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
program_title = soup.find("h1", class_="page-title").text
program_description = soup.find("div", class_="program-description").text
print("Program Title:", program_title)
print("Program Description:", program_description)

2. Анализ данных о поступлении на программу Bocconi Online MBA:
   Вы можете использовать библиотеки анализа данных, такие как Pandas и Matplotlib в Python, для анализа данных о поступлении на программу Bocconi Online MBA. Например, вы можете построить график распределения результатов GMAT или проанализировать процент зачисления по годам. Вот упрощенный фрагмент кода:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv("bocconi_mba_admissions.csv")
# Plotting GMAT scores distribution
plt.hist(data["GMAT Score"], bins=20)
plt.xlabel("GMAT Score")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Distribution of GMAT Scores for Bocconi Online MBA Applicants")
plt.show()

3. Создание системы рекомендаций курсов Bocconi Online MBA.
   Вы можете использовать методы машинного обучения для создания системы рекомендаций курсов для программы Bocconi Online MBA. Анализируя данные и предпочтения студентов, вы можете предложить будущим студентам подходящие курсы. Вот пример высокого уровня с использованием Python и библиотеки scikit-learn:

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
data = pd.read_csv("bocconi_mba_courses.csv")
# Preprocess course descriptions
tfidf = TfidfVectorizer()
course_descriptions = tfidf.fit_transform(data["Description"])
# Calculate similarity matrix
similarity_matrix = cosine_similarity(course_descriptions)
# Get top course recommendations for a given course
course_index = 0
similar_courses = similarity_matrix[course_index].argsort()[::-1][1:6]
recommended_courses = data.iloc[similar_courses]["Course Title"]
print("Top 5 Recommended Courses:")
print(recommended_courses)