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【图书】大数据存储
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‖ 教材特色
本书参考大数据分析师等岗位的技能要求，充分融入全国职业院校大数据技术与应用赛项、“泰迪杯”数据分析技能赛技术标准要求，符合大数据应用开发“1+X”职业技能证书要求。
案例：客户购买品牌预测
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二、技术点
特征工程；类平衡处理；模型的选择。
三、建议前置课程
Python编程基础
Python数据分析与应用
Python数据可视化
Python机器学习实战
数据获取与处理-数据标注
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大数据开发项目实战
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全书共8章，具体内容包括项目概述、Hadoop生态组件基础知识、项目需求分析、项目数据采集与预处理、Kafka结合Spark Streaming进行实时流式数据处理、用户画像可视化工程实现、在分布式任务调度平台
Python二手车交易数据爬取项目优秀成果（来自泰迪·广西科大智能工作室）
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院校如意向合作共建智能工作室，请长按扫码下方二维码，根据问卷提示，提交您的学校、联系方式等信息，我们的工作人员将第一时间联系您，为您提供相关服务。
Python爬虫助力疫情数据追踪项目优秀成果（来自泰迪·上海商院智能工作室）
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申请方式：
院校如意向合作共建智能工作室，请长按扫码下方二维码，根据问卷提示，提交您的学校、联系方式等信息，我们的工作人员将第一时间联系您，为您提供相关服务。
机器学习原理与实战
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第2~6章介绍了Python机器学习中的各个步骤的具体应用，内容涵盖了数据准备、特征工程、有监督学习、无监督学习以及智能推荐等，为读者提供Python机器学习全流程的详细说明；第7~10章是前面几章的综合应用
大数据采集与处理
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数据仓库
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