‖ 教材特色 本书符合“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发职业技能等级证书标准，实现“课证融通”。

       在这个信息高速发展的时代，人才市场网络化的产生，使得网络招聘越来越成为如今社会的主流趋势，它以招聘范围广、方便迅速、不受时空限制等区别于传统招聘的优势成为越来越多求职者和企业单位青睐的招聘渠道，在人力资源招募与配置方面中起着至关重要的作用。同时，随着互联网、云计算和大数据产业的兴起，面对海量的网络数据，数据分析、数据挖掘等相应行业也正快速发展。        网络招聘信息反映着各行各业的发展现状，各地区发展水平，不同职业类型对人才基本条件、能力和素质的要求，以及对新兴行业的发展动向都有着最及时有效的传达。因此，对网络招聘信息进行分析研究，了解不同职业领域的需求特点，挖掘兴起的数据类行业相应的人才需求现状及发展趋势，为广大求职者提供正确的就业指导有着重要意义。        本案例将使用非结构化数据“职位描述.csv”，结合分词、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率)等文本挖掘技术，采用Spark ML中的LDA（Latent Dirichlet allocation）聚类算法，对招聘信息进行职业类型的划分。

‖ 教材特色 本书属于“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能中级证书的系列图书，实现“课证融通”。

‖ 教材特色 本书内容契合“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能初级证书考核标准，实现“课证融通”。

而对应的猜数字赢奖品游戏程序的设计与开发任务落在了一位具有Python编程技能的员工身上，该程序能够随机生成中奖号码，并与用户输入的猜测号码进行比较，根据猜中的数量给予不同的奖励。

融入全国职业院校大数据技术赛项、“泰迪杯”数据分析技能赛等竞赛技术标准，及“1+X”《大数据应用开发(Python)职业技能等级证书》要求，充分体现“岗课赛证”融通特色。

另外，传统的广告投放往往是漫无目的的，或者是挑人流量众多的商圈地域进行投放，但其针对的客户群体广泛且并非是有价值的目标客户，其投放广告的目标客户的精准度低必然导致广告投放开销大，营销效益低。  

就本文而言，需根据收集自互联网公开来源的群众问政留言记录，完成问政工作的第一步，构建深度学习模型完成问政留言记录的分类识别和分配。