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基于PySpark的招聘网站信息职业类型划分

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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。

业务场景挖掘

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基于Qwen3微调的人事行政专家模型

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广告流量作弊识别

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本案例的主要分析目标如下。（1）建立互联网虚假流量识别模型，精准识别虚假作弊流量记录。二、技术点 Hive、Spark MLlib、决策树、随机森林。

机器学习原理与实战

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‖ 课程简介本课程是图书《机器学习原理与实战》的配套学习视频，是大数据技术、人工智能技术应用、软件技术等专业的专业基础课。

使用Spark GraphX构建社交信任网络

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课程针对Spark GraphX进行了介绍，针对GraphX常用的API进行了分析，最后通过Spark GraphX来构建信任网络，同时根据此信任网络来发掘目标客户。

案例：自动售货机综合案例

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一、课程简介通过本课程的学习，使学生学会使用Power BI进行数据获取、数据处理与建模、数据分析与可视化、数据分析报表、数据部署，并详细学习自助售货机综合案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析研究

Java编程基础

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一、课程简介本次课程是大数据开发编程的基础课程—Java基础。课程面向基础学员，学员可以零基础或拥有部分C语言基础都可以。

实战案例：基于GAN的图像风格转换

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本案例的主要分析目标如下。（1）使用油画和现实风景图像数据集，构建CycleGAN网络，将现实风景图像转换成油画风格。

计算机视觉实战

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GPT助手

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