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机器学习从入门到精通

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课程掌握知识点:    (1) 熟悉机器学习中数据处理、数据建模的流程;掌握机器学习的基本概念;    (2)掌握Scikit-learn库的使用,能够基于Python语言和Scikit-learn库实现机器学习的实际应用

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基于小麦籽粒几何形状实现小麦品种分类

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2.项目目标    本项目旨在利用数据挖掘技术研究不同小麦品种的几何形状,并依据其数据特征构建模型,实现小麦品种的分类。

Hadoop电影用户性别预测

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本案例的主要分析目标如下。      (1) 用户在访问网站的电影时产生了大量的历史浏览数据,从用户浏览过的电影类型记录来预测该用户的性别,这可以作为一个解决思路来进行尝试。     

项目前置知识学习

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工作室项目:Python热点新闻事件评论采集

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为了有效引导舆论健康发展,需及时分析热点舆情,对于虚假信息、带有辱骂性评论和引导社会争议的消息需进行压制,使得舆论热点在爆发阶段得到有效控制。        

冠字号查询系统【HBase】

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本案例的主要分析目标如下。      (1)了解冠字号查询系统背景、架构、业务逻辑功能。      (2)能实现简单的冠字号查询系统。  

大模型与AIGC概述

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通过本课程的学习,可了解大模型的概念和发展历程,以及大模型的原理和AIGC的简介,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。

业务模块效果优化

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使用Spark MLlib算法库进行目标用户识别

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课程首先对Spark MLlib算法库进行了简介,主要包含数据预处理、回归、分类、推荐等。