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【图书】Python数据分析与挖掘实战（第2版）
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‖ 课程简介
本课程是图书《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》的配套学习视频，课程内容共分为基础篇（第1~5章）和实战篇（第6~11章）：基础篇内容包括数据挖掘的概述、基本流程、常用工具、开发环境
数据标注
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计算机视觉实战
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项目合作：Python案例开发
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▣ 招募要求
1.硕士研究生及以上，计算机、统计、数学等相关专业优先；
2.熟悉掌握 Python相关操作；
3.掌握大数据分析、挖掘技术，了解人工智能等前沿技术，对相关知识的原理有深入的了解，包含但不限于数据处理
AI编程辅助数据分析与可视化
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工作室项目：基于Python的道路缺陷自动识别
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城市道路是城市建设的主要项目之一，工程建设涉及面较广，工程条件较复杂，是由多项目、多工序彼此交错和相互制约所组成的线形工程，影响工程质量的因素较多，施工中不可避免地会出现不同程度的质量问题。
大数据开发项目实战
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全书共8章，具体内容包括项目概述、Hadoop生态组件基础知识、项目需求分析、项目数据采集与预处理、Kafka结合Spark Streaming进行实时流式数据处理、用户画像可视化工程实现、在分布式任务调度平台
工作室项目：Python基于叶片图像检测植物病害
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综合运用计算机数字图像处理技术与人工神经网络技术，对叶片特征进行分析，实现对植物叶片中病斑的自动识别，通过精确的识别害虫种类，可有效地对植物生长状态进行管控，提升植物的产量于质量。
工作室项目：Python基于图像识别实现生活垃圾分类
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随着垃圾分类的影响力提高，智能化垃圾分类设备的需求量也越来越大，“互联网+撤桶并点+定时定点”的模式将分类过程实时掌控，撤离传统垃圾桶，运用智能化垃圾分类箱做到定时开放，专人值守投递垃圾，有效提升分类准确率
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