在中国矿业大学的大数据专业Python程序设计实践中，学生们面临的是对学术前沿分析以及疫情数据分析的挑战。这两个赛题旨在培养学生在实际问题中应用Python编程技能，尤其是数据处理和数据可视化的专业知识。
让我们关注“学术前沿趋势分析赛题”。在这个项目中，学生需要通过收集、整理和分析学术论文数据来揭示各个领域的研究热点和前沿动态。这通常涉及以下知识点：
1. **数据获取**：使用Web爬虫技术，如Python的BeautifulSoup或Scrapy框架，抓取学术数据库（如PubMed, arXiv, Google Scholar等）中的论文元数据。
2. **数据清洗**：处理抓取的数据，去除无关信息，修复异常值，统一数据格式，可能需要pandas库进行操作。
3. **文本分析**：对论文摘要或关键词进行词频统计，使用nltk或spaCy库进行自然语言处理，识别主题和趋势。
4. **时间序列分析**：分析论文发表时间，发现研究热点随时间的变化，可以使用pandas的时间序列功能。
5. **可视化**：利用matplotlib, seaborn或plotly等库绘制时间线图、词云图等，展示学术前沿的发展轨迹。
接下来是“新冠疫情分析”赛题。这个课题要求学生分析COVID-19的相关数据，以理解病毒的传播模式、影响因素和防控策略。涉及的知识点包括：
1. **数据来源**：收集世界卫生组织（WHO）、Johns Hopkins University的GitHub仓库或其他可靠数据源的疫情数据。
2. **数据处理**：使用pandas对数据进行预处理，例如合并不同地区和时间的数据，处理缺失值。
3. **统计分析**：计算增长率、感染率、死亡率等指标，用以评估疫情严重程度。
4. **地理信息可视化**：使用geopandas和folium库，结合地图数据，展示疫情在全球或特定地区的分布情况。
5. **时间序列预测**：应用ARIMA、LSTM等模型预测未来病例数，分析疫情发展趋势。
6. **关联性分析**：探索不同变量（如人口密度、医疗资源、政策干预等）与疫情传播的关系。
这两个赛题涵盖了Python编程、数据处理、数据分析和可视化等多方面技能，旨在培养学生的综合能力，使他们能将理论知识应用于解决实际问题，为将来在大数据领域的职业生涯打下坚实基础。在实践过程中，学生还将学习如何有效地沟通和展示分析结果，这对任何数据科学项目都是至关重要的。
