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任务分析
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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
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Zookeeper分布式协调系统
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一、课程简介
《ZooKeeper分布式协调系统》采用了理论与实践相结合的教学模式，以培养学生的动手实践能力为主，逐步展开介绍相关的理论知识点，配合相应的实践操作，给学员充分的实战练习指导
工作室项目：Python疫情期间网民情绪识别
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通过相对较短的时间内完成一个自然语言处理实战中最基础最常见的任务，向学生展示数据分析应用中的分析流程，使学生对数据分析在现实中的应用有一个整体的了解和掌握。
HBase非关系型数据库
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《大数据HBase数据库》课程是定位于大数据技术进阶教程，采用了理论与实践相结合的教学模式，以培养学生的动手实践能力为主，逐步展开介绍相关的理论知识点，配合相应的实践操作，给学员充分的实战练习指导。
工作室项目：Python我国电力能源结构数据分析
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3.核心技术
（1）Python编程基础
（2）Python数据可视化
（3）Python数据分析与应用
（4）Python网络爬虫实战
电商产品评论数据情感分析（大数据挖掘建模平台）
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电商产品评论数据情感分析》课程讲解了情感分析其中的一种方法，结合电商行业相关实例，介绍了基于词典的情感分析流程，包括数据准备与处理、分词、情感词典等内容，同时，为TipDM大数据挖掘建模平台的用户提供学习案例
Linux操作系统基础
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《Linux操作系统基础》课程是定位于大数据技术入门基础教程，采用了理论与实践相结合的教学模式，以培养学生的动手实践能力为主，逐步展开介绍相关的理论知识点，配合相应的实践操作，给学员充分的实战练习指导。
信用贷款风险控制（大数据挖掘建模平台）
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课程介绍了基于GBM算法的用户还款概率预测分析，其中包括数据准备、数据清洗、特征构建、模型构建等内容，为TipDM大数据挖掘建模平台的用户提供学习案例。
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