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【图书】Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析
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配套数字资源包括：
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教学课件
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项目合作：自然语言案例开发
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掌握自然语言相关理论知识，包含但不限于分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、文本向量化、相似度计算等。
4. 熟悉数据挖掘相关理论知识，包含但不限于可视化分析、分类、聚类等。
5.
项目合作：Tableau项目案例开发
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▣ 招募要求
1.本科以上；
2.熟悉Tableau相关操作，包含但不限于连接数据源、聚合计算、创建图表、仪表板、故事等；
3.有Tableau案例开发经验者优先；
4.责任心强，有耐心且足够细心能够按时
Python大数据数学基础
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(27)人学习
首先介绍学习《Python大数据数学基础》的微积分基础、概率论与数理统计基础、线性代数基础、数值计算基础最后讲解多元统计分析，课程致力于大数据分析技术的基础数学知识传播。
Python数据分析与应用-T
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一、课程简介
通过学习本课程，可掌握Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模、构建聚类、回归、分类模型的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究、数据分析工作奠定基础
Python数据分析与应用
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(945)人学习
一、课程简介
通过学习本课程，可掌握Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模、构建聚类、回归、分类模型的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究、数据分析工作奠定基础
数据标注
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Excel数据分析与可视化
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课程内容包含数据分析的概念和流程、相关指标的计算、图表的绘制、图表的分析和数据分析报告的撰写。本课程采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上，通过项目引入概念和方法。
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