一、课程简介       通过学习本课程，可掌握TensorFlow2常用数据类型和操作、模型构建、高阶API-Keras使用的主要方法和技能，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。

一、课程简介      通过学习本课程，可掌握TensorFlow2常用数据类型和操作、模型构建、高阶API-Keras使用的主要方法和技能，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。

（2） 模型构建与训练。       （3） 模型预测。       说明：以上技术目标仅供参考，具体分析方向可自定，需结合实际需求。

尤其是互联网的大量应用，人们在互联网的浏览行为愈发频繁，加上人们在网上的购买行为日益增多，电子商务这一行业也顺势高速发展。

‖ 教材特色 1、理论与实战结合：本书以图像处理的应用为主线，注重任务案例的学习，以图像处理常用技术与任务案例相结合的方式，介绍了使用Python实现图像处理任务的主要方法。

一、项目背景小明是即将毕业的大学生，学习大数据相关知识，对数据分析岗位感兴趣。 关注公司规模、类型对数据分析岗位的影响，地区分布，薪资福利，核心技能，以及不同行业招聘数量的差异。二、项目目标通过招聘网站数据分析，全面了解数据分析职位，包括公司规模、类型、地区分布、薪资福利和核心技能。 研究不同公司规模和类型对数据分析需求的影响，确定数据分析职位较多的地区，深入探讨薪资水平和福利待遇，比较不同行业招聘数量差异。三、总体思路访问招聘网站，收集与数据分析岗位相关的信息，筛选岗位需求、任职资格、薪资水平等数据，为后续分析提供支持。四、技能要点数据收集与处理能力 文本信息提取与分析能力 数据可视化技能 熟悉大数据分析工具与平台五、创新创意采用图形用户界面进行数据采集，无需编程，快速抓取多种类型数据。 拖拽式操作的大数据挖掘建模平台，降低技术门槛，实现零编码数据分析。 数据可视化平台支持实时更新和在线分享，提升数据展示效果。

2.项目目标       本项目旨在理解分析的数据与其涵义，运用数据在TipdmBI平台上以“BYD年度利润分析仪表盘”为模板实现“BYD季度利润分析仪表盘”大屏展示制作。

本案例通过用户在广告系统中的交互行为数据，训练出一个机器学习模型，能准确预测出用户性别。 二、项目目标       1.读取原始数据，进行探索分析。