全书深入浅出地介绍了Hadoop的基础知识，全书共有6章，介绍了Hadoop基本原理与架构、集群安装配置、MapReduce编程及一个完整项目案例等内容。

《大模型Prompt工程》是一门精彩纷呈的课程，旨在深入探讨大型模型的应用和工程方法。这门课程包括以下主要内容： 1. 大模型概述 在开篇，我们将深入研究大模型的概念，揭示它们的工作原理以及它们在自然语言处理和图像处理中的关键作用。我们将讨论大模型提示词在各个领域的应用场景，涵盖了自动文本生成、信息检索、语义理解等领域。此外，我们还将简要介绍一些著名的大模型，如GPT-3.5、文心一言、讯飞星火、通义千问等，以及它们的特点和优势。 2. 大模型提示词 这一部分将深入研究如何构建有效的大模型提示词，以获取所需的信息。我们将探讨多种提示词工程方法，包括常规的提问、角色扮演、多范例提示、思维链等，以帮助学生深入了解如何构建提示词。   这门课程将采用实际案例和示例，通过互动和实践来巩固学习。学生将学会如何运用大模型在文案写作、代码编程和办公效率提升等方面发挥关键作用。 《大模型Prompt工程》课程将帮助学生深入了解大模型的工作原理和应用方法，提高他们在多领域的技能和知识。这门课程旨在培养学生的创造力和解决问题的能力，使他们能够充分利用大模型的潜力，应对现实生活和职业挑战。

全书设计思路以应用为导向，让读者明确如何利用所学知识来解决问题，通过实训和课后习题巩固所学知识，读者能够真正理解和应用所学知识，并掌握Python数据分析与应用技术。。

Scala的基础、Spark编程基础和进阶，Spark SQL、Spark Streaming、Spark GraphX、Spark MLlib机器学习，最后基于已介绍的基础知识实现餐饮平台菜品智能推荐项目

课程简介 本课程是图书《数据可视化工具应用》的配套学习视频，课程内容聚焦Tableau数据分析与可视化，主要内容包含ableau简介、连接数据源、基本操作、函数应用、高级操作、创建图表、仪表板与故事到综合项目

全书共分9个项目，包含了数据分析的概念等相关知识，Pyhton数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型

本书大部分章节包含了实训和课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。