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测试课程202401

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商品实时推荐系统

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要针对以上内容进行分析处理，则需要收集用户在网站的实时访问数据，经过数据缓存后对数据流进行实时计算。本案例的主要分析目标如下。

项目实操：QQ好友推荐

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一、项目背景自大数据行业公认的标准框架——Hadoop于2006年从Nutch中独立，成为一套独立软件以来，已有不下15个大数据组件加入其生态圈中。

基于Flink在线交易反欺诈检测

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二、技术点 Kafka、Filnk 三、建议前置课程 大数据流处理kafka Flink大数据实时处理

任务分析

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广告流量作弊识别

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三、建议前置课程 大数据Hive数据仓库 Spark大数据技术基础 Python机器学习实战

Kafka消息系统

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一、课程简介《大数据数据流处理Kafka》课程较为全面地介绍了Kafka大数据技术的相关知识，主要包括Kafka概述、Kafka基础架构、Kafka安装配置、Kafka基本操作等精选内容

工作室项目：Python量化交易-基于SVM机器算法股票预测分析

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量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术，从庞大的历史数据中，通过模型分析出能够带来较好收益的“大概率”事件，用以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策

基于Spark Streaming的热门博文实时推荐

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三、建议前置课程 Spark大数据技术基础 大数据数据分析SQL基础

使用Spark Streaming 实时计算Top网页

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