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大数据职位信息CSV格式

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简介：
该文档提供了一系列与大数据相关的职位招聘信息，并以CSV（逗号分隔值）文件格式呈现，便于数据导入和分析。 供课后作业使用的原始数据，尚未进行清洗处理。

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  • 大数据职位信息CSV格式
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    该文档提供了一系列与大数据相关的职位招聘信息，并以CSV（逗号分隔值）文件格式呈现，便于数据导入和分析。 供课后作业使用的原始数据，尚未进行清洗处理。
     
  • 数据分析师职位信息数据集
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    本数据集包含多个维度的数据分析师职位招聘信息，涵盖技能要求、经验需求及薪资范围等详细内容，旨在帮助求职者和招聘方更好地理解和匹配岗位要求。 该数据集包含2000多个从Glassdoor搜集的工作岗位信息，适用于数据分析员职位的分析研究。数据包括以下字段：通用ID、职称、Glassdoor网站上的工资估计、工作描述、公司评级、公司名称、位置（办公地点）、总部所在位置、按员工人数计算的公司规模、成立年份、所有权类型、行业分类及所属部门等信息，以及公司的年度收入和主要竞争对手。此外还包括一个字段来表示该职位是否支持快速申请功能。 此数据集可以为正在寻找数据分析师工作的求职者提供参考帮助，并且适用于机器学习、数据分析与挖掘等领域的工作。
     
  • 使用Python抓取51Job职位信息并存入CSV和MySQL数据库
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    本项目利用Python编写爬虫程序，自动从51Job网站获取最新职位信息，并将数据存储到CSV文件及MySQL数据库中，便于后续的数据分析与处理。 使用Python抓取51job职位信息，并优化了代码以将数据保存到CSV及MySQL数据库中，供初学者参考。
     
  • world_alcohol数据集（CSV格式）
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    world_alcohol.csv包含全球酒精消费的数据集，记录了1985年至1995年间不同国家和地区的人均酒精消耗量及其主要来源。 在Python数据分析课程中会用到一个名为world_alcohol的数据集。
     
  • Titanic 数据集（CSV格式）
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    Titanic数据集包含了乘客信息，如姓名、年龄、性别、登船地点等，用于分析生还率等因素。以CSV格式提供，便于数据分析与机器学习应用。 数据分析常用的一个实例是经典的泰坦尼克数据集。为了更方便快捷地了解数据的全貌，我强烈推荐使用Python库pandas_profiling。只需一行代码即可生成数据EDA报告。该库基于pandas的DataFrame数据类型，能够简单快速地进行探索性数据分析。
     
  • Fer2013数据集（CSV格式）
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    Fer2013数据集是一个用于情绪识别研究的数据集合，包含了超过35,000个灰度图像，每个图像都标记有一个人类的基本情绪状态。该数据集以CSV格式提供，方便研究人员进行面部表情分析和机器学习模型训练。 Kaggle2013年面部表情识别挑战赛使用了一个包含35887张人脸表情图片的数据集。数据集中有28709张图片用于训练（Training），另有两组各3589张的验证集（PublicTest）和测试集（PrivateTest）。每一张图片都是一个大小为48×48像素的灰度图像，共有七种不同的情感表达，通过数字标签0到6进行区分。具体表情及其对应的中文和英文名称如下：0 anger 生气；1 disgust 厌恶；2 fear 恐惧；3 happy 开心；4 sad 伤心；5 surprised 惊讶；6 normal 中性。
     
  • Python爬虫-获取前程无忧大数据职位信息.rar
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    本资源为Python爬虫教程，旨在指导用户如何使用Python代码从前程无忧网站抓取大数据相关职位的信息。适用于学习网络数据采集和分析。 大数据正逐渐成为重要的生产资料。随着越来越多的企业转向数据驱动的运营模式，大量工作岗位将基于大数据技术开展工作，因此掌握相关技能将成为职场人的基本要求之一，并且许多岗位会特别强调数据分析能力的重要性。此外，推动产业结构升级也是大数据的重要作用之一，在未来的职场竞争中，具备大数据相关知识的人才将会更具竞争力。 从近年来研究生就业的趋势来看，选择学习与大数据相关的方向往往能为毕业生提供更多的职业机会以及较高的薪资待遇。当前的大数据领域仍存在较大的人才缺口，并且岗位需求正逐步由对高端专业人员的需求转向更广泛的技能应用型人才的招聘趋势。因此，在这个背景下，现在是学习和掌握大数据技术的好时机。 鉴于上述问题和发展背景，我决定从前程无忧网收集有关大数据招聘信息的数据进行分析研究。
     
  • MNIST训练数据（CSV格式）
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    MNIST训练数据（CSV格式）包含手写数字的标记图像集，适合作为机器学习算法的基础训练资料，每张图片以灰度值存储于CSV文件中。 MNIST提供了手写数字的训练集，每条数据的第一项是正确答案，接下来的784项（28*28）表示图片中每个像素的值。这些数据可以放在程序所在的目录下使用。