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该旨在衡量从业者在大模型应用数据整合、语义理解、逻辑推理、文本输出以及应用等方面的能力，以满足不同行业对大模型应用人才的需求，推动企业大模型应用驱动决策的发展。

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该旨在衡量从业者在大模型应用数据整合、语义理解、逻辑推理、文本输出以及应用等方面的能力，以满足不同行业对大模型应用人才的需求，推动企业大模型应用驱动决策的发展。

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该旨在衡量从业者在大模型应用数据整合、语义理解、逻辑推理、文本输出以及应用等方面的能力，以满足不同行业对大模型应用人才的需求，推动企业大模型应用驱动决策的发展。

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表1 技能实操学习:Python编程基础表2 技能实操学习:Python数据分析与应用表3 技能实操学习:Python数据分析实训表4 技能实操学习:Python

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实训实习内容表1 前置课程：Python编程基础学习安排表2 前置课程：Python数据分析与应用学习安排表3 前置课程：Python数据可视化学习安排

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课程大纲课程内容学习平台 Python编程基础泰迪云课堂 Python数据分析与可视化

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深度学习原理及编程实现 - 进阶课程：TensorFlow2实战 - 项目课程：基于水色图像的水质识别 - 项目课程：图像物体检测 ========B 题=========== - 进阶课程：Python数据分析与应用

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通过研究不同种类药材的特征和差异性，建立相关模型，基于光谱数据进行中药材种类和产地鉴别。

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实战项目磨砺，对接行业需求——引入真实案例和业务流程，进行数据挖掘职业技能的实践锻炼。参与真实项目，解决实际问题，使学生深入理解行业岗位需求，并不断提升实践技能。

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实训实习内容表 1 Python机器学习实战学习安排表 2 京东商城美的空调评论数据情感分析学习安排表 3 基于文本数据的垃圾短信识别项目实操安排