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招聘网站数据采集与人才需求分析

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通过学习本案例,可掌握数据采集、XPath查询语言、字符串处理、数据可视化、数据合并、词云绘制的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

公众健康问句分类

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三、建议前置课程 TensorFlow2深度学习实战 自然语言处理

工作室项目:Spark家用电器和电子产品线上购买数据分析

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3.核心技术    (1)Scala编程语言    (2)大数据计算框架Spark    (3)结构化数据处理工具Spark SQL

【图书】Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析

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‖ 教材特色 本书基于“泰迪杯”竞赛中经典赛题,由浅入深的讲解数据挖掘的使用方法,进一步的带领读者如身临其境般的了解各个领域的业务知识,进而最终达成将数据挖掘、Python语言技术和行业知识三者进行了有机融入

SpringBoot

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它采用Java编程语言,并且可以与各种其他技术集成,例如Thymeleaf、MongoDB、Redis等。  

公众号智能答疑助手

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扣子平台凭借自然语言处理、人工智能算法等先进技术,具备高效解析学生问题、精准匹配答案的能力。

工作室项目:PySpark第七次全国人口普查数据分析

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2.项目目标        本项目旨在利用大数据计算框架Spark和编程语言Python,对第七次全国人口普查数据进行分析,通过分析各地区人口分布,全国、各地区人口受教育程度,人口增长情况,以及各省GDP

深度学习实现

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项目前置知识学习

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智能助手
GPT助手
您好,请问有什么可以帮您!