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招聘网站数据采集与人才需求分析
0人评价 (1)人学习
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
0人评价 (6)人学习
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
0人评价 (0)人学习
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
0人评价 (10)人学习
‖ 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
0人评价 (0)人学习
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
0人评价 (0)人学习
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
0人评价 (1)人学习
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
0人评价 (0)人学习
项目前置知识学习
0人评价 (0)人学习
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