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3.《大数据开发实战》需要哪些基础
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3.Spark核心概念
5.《大数据开发实战》课程体系
3.SLAM的新突破-图优化
2.传授两方面的理论和实战技巧
1.什么是大数据开发?
金融风控与评分卡基础
3.ChatGPT局限及应用
2.大数据工具和技术栈
3.工业场景的应用案例
3.购买行为分析
1.语音识别技术概述
3.广义新类别发现-方法深度解析
3.Google的解决方案
互联网金融风控面试12问
4.CSV文件操作
3.自然语言处理算法工程师必备技能
1.大数据的产生和发展
《信用评分卡模型构建》项目-金融信用评分卡模型案例
4.Spark运行模式及原理
5.Hadoop生态圈
1.大数据理论介绍
3.数据分析的流程
5.环境搭建及使用
9.图像预处理之高斯滤波、拉普拉斯滤波
8.图像预处理之均值滤波、中值滤波
2.从滤波器谈SLAM
3.量化策略研发流程与基本技能
《传统行业用户定位与精准营销》项目-业务场景介绍与目标
1.量化必要的基础知识
3.知识图谱技术概览
2.声音与数字信号的转换
3.JSON文件操作
4.Hadoop发展史
3.彼得林奇增强量化策略框架
6.Hadoop集群环境搭建
数据指标与设立指标的基本原则
1.搜索引擎日志查询分析
2.广义新类别发现-论文整体把控
2.数据分析到底如何体现价值
5.Excel文件操作