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案例：城市公交站点设置的优化分析（Python）
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一、课程简介
通过学习本案例，可掌握数据归约、缺失值处理、数据合并等主要的数据处理方法，熟悉聚类模型和矩阵构建的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。
【图书】PySpark大数据分析与应用
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‖ 课程简介
本课程是图书《PySpark大数据分析与应用》的配套学习视频，是校企合作共同开发的大数据技术精品系列教材，也是岗课赛证融通新形态特色教材。
智能推荐算法
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二、建议前置课程
Python编程基础
Python数据分析与应用
Python机器学习实战
三、配套教材
关于课程的相关教材，可以点击注册登录云教材，进行搜索下载你所需的教材相关的
工作室项目：招聘信息采集分析及可视化
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前端页面效果参考示例如下：
3、核心技术
Python网络爬虫
Python数据分析
Python数据可视化
Python机器学习
数据库
Django、Flask、Bootstrap
工作室项目：Python基于叶片图像检测植物病害
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3.核心技术
（1）Python数据分析
（2）Python机器学习
（3）TensorFlow2
（4）Python深度学习
（5）图像处理
项目实操：Python二手汽车售价预测
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本项目综合了Python数据分析、数据可视化、机器学习等技术，主要使用pandas、matplotlib、seaborn库可视化分析数据和建立特征，然后使用sklearn的回归模型进行建模。
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