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杂草生长阶段识别

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项目技术目标如下。       （1） 数据探索。       （2） 图像预处理。       （3） 模型训练与评估。       

美国房价数据统计分析

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二、技术点       Hive、Eclipse。   三、建议前置课程 大数据Hive数据仓库

实战案例：制造业产销数据可视化分析

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二、技术点       BI、ETL、可视化大屏

AIGC与产品设计

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通过本课程的学习，可掌握AIGC的应用，利用人工智能技术来辅助完成各项任务，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究、人工智能研究领域奠定基础。

项目实操：乳腺癌数据分析与自动诊断

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本案例将针对乳腺癌患者数据展开分析，应用大数据技术探索分析影响乳腺癌发病的因素并建立模型实现对乳腺癌的自动诊断。

深度学习案例：利用循环神经网络（RNN）对路透社新闻进行分类

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二、技术点       词嵌入word embedding、RNN网络、词向量训练。   三、建议前置课程 TensorFlow2深度学习实战 自然语言处理

供应链商品经营数据分析

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项目技术目标如下。       （1） 实现数据探索与数据预处理。       （2） 分析平台行业数据。       （3） 分析母婴行业数据。      

基于MySQL的优惠券特征处理

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二、技术点       表查询；表更新；函数；索引；分组聚合；表连接。   三、建议前置课程 大数据数据分析SQL基础

项目实操：餐饮大数据智能推荐

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W 餐饮平台的技术部门决定根据近期用户对菜品的评分历史数据，建立菜品推荐模型，向用户们提供菜品推荐。      2.

项目合作：微课动画制作

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❀❀❀本项目已完成交付❀❀❀ 交付单位：苏州大学应用技术学院，滇西科技师范学院   ▣ 工作内容 基于提供的文档、数据等素材，编写相关脚本，使用动画软件制作微课动画，最终以视频的形式呈现动画。

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