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小牛学堂提供大数据课程的视频教程及实战演练。

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简介：
01：掌握Java SE的基础知识，并深入学习Spring MVC和MyBatis框架。02：同时，需要具备Linux系统基础的进阶技能，尤其适用于开发人员的日常工作。03：此外，还需要熟悉Hadoop、Hive、HBase、Flume和Sqoop等大数据处理技术的应用。04：进一步地，需要掌握Elasticsearch的使用和部署，以及Spark的安装、配置和高级应用。05：同时，也应具备Scala编程语言的基础知识及进阶学习能力。06：实践中，建议参与一个共享单车项目的开发，以提升实际操作能力。07：最后，通过实训实战演练来巩固所学知识，并搭建Ambari+HDP环境进行实践。

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  • 小牛学堂大数据全套视频及实战教程
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    小牛学堂的大数据全套视频及实战教程是一套全面而实用的学习资源，涵盖从基础理论到高级应用的各项技能，旨在帮助学员掌握数据分析与处理的核心技术。 01：JavaSE基础 02：SpringMVC Mybatis 汽配城 03：Linux基础进阶（开发人员必备） 04：Hadoop Hive Hbase Flume Sqoop 05：ElasticSearch 06：Spark安装部署到高级 07：Scala基础到高级 08：共享单车项目 09：实训实战 10：Ambari+HDP搭建
     
  • ClickHouse大数据分析技术及实战视频课程
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    本课程深入浅出地讲解了ClickHouse的大数据分析技术，结合实际案例演示其高效的数据处理和查询能力，帮助学员掌握在大规模数据场景下的应用技巧。 分享一套课程——ClickHouse大数据分析技术与实战视频教程，配套资料齐全。
     
  • Python机器学习实战训练营视频课程
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    本课程为Python机器学习实战训练营视频课程，涵盖从入门到进阶的各项知识点，通过真实案例解析与项目实践，帮助学员掌握机器学习技能。 Python机器学习实训营视频教程包含视频、源码和课件的完整版。
     
  • Adobe Fireworks CS6 课堂实战教程.pdf
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    《Adobe Fireworks CS6 课堂实战教程》是一本针对Fireworks CS6软件设计的学习书籍，通过丰富的实例讲解了网页图形设计、切片优化等实用技能。适合初学者及中级设计师阅读使用。 《Adobe Fireworks CS6 Classroom In A Book》是Adobe公司官方发行的训练教程，专为使用Adobe Fireworks CS6软件的设计者设计。Fireworks CS6是一款由Adobe开发的图形与网页设计工具，能够帮助设计师快速制作网页原型和各种视觉元素，在网页开发领域十分流行。 书中提到，“这是一本非常优秀的书籍，是网页开发者必备之选！FW能够让网页创作更加出色”，说明了Fireworks CS6在提高网站制作质量方面的重要作用，并且被许多网页设计师视为必不可少的工具之一。它提供了一系列强大的功能来帮助设计师提升工作效率和设计品质。 本书由Adobe Systems Incorporated及其授权许可人版权所有，受版权法保护。如果本指南与包含最终用户许可协议的软件一起分发，则依据该协议条款使用或复制此书及其中描述的软件。这表明《Adobe Fireworks CS6 Classroom In A Book》具有官方教材的地位，并且遵守严格的版权规定。 书中还提到了多个其他公司的商标，如Apple、MacOS、Macintosh、Microsoft和Windows等，这些品牌名称分别属于各自公司在美国和其他国家的注册商标或商标。这说明本书涵盖了广泛的软件和技术知识领域，为设计师们提供了全面了解Adobe产品及其与其他行业工具协同工作的机会。 此外，《Adobe Fireworks CS6 Classroom In A Book》还提醒读者在使用版权材料时要注意合法性问题，并且建议获取相关权利人的许可以确保设计作品的合规性。这对于保护创作者权益和避免法律纠纷非常重要。 总体而言，这本书为用户提供了详尽的学习资源来掌握Fireworks CS6的各项功能，从而有效地支持网页图形设计与原型开发工作。同时它也强调了版权意识的重要性，并指导设计师如何在遵守法律法规的前提下进行创作活动。通过学习本书内容，设计师们可以利用Fireworks CS6的高效工具快速完成高质量的设计任务。
     
  • 最新的大数据开发项目实战教学视频
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    本课程提供最新大数据开发项目的实战教学视频，涵盖数据处理、分析及应用等核心技能，适合初学者和进阶学员深入学习。 【课程内容】大数据时代下的中国梦 - 10年开发工程师带你轻松入门 - 基于10年爬虫经验的案例分析，帮助你搞定全球80%以上的网站 - Django框架真实项目现场开发（企业级开发实战从零开始） - Python实现12306全自动抢票系统 - Java人工智能扫一扫人脸识别 【Java最新实战应用】 - 开发多国语言识别翻译系统（支持全球28种语言实时互译，无访问频次限制） 【大数据核心系统】 - 发展搜索引擎自动补全功能 - 构建百度开放云大数据智能存储系统的数据库技术 - 分布式文件系统的高级特性及实战应用
     
  • 图神经网络实战教程视频课程
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    本视频课程深入浅出地讲解图神经网络的核心概念与算法，并通过实际案例指导学员掌握其应用技巧，助力解决复杂数据结构问题。 分享一套图神经网络课程资料，包括视频、源码、数据及文档。这套课程涵盖了从基础到高级的图神经网络（Graph Neural Network, GNN）知识，旨在帮助学习者掌握使用神经网络处理图结构数据的方法，并满足聚类、分类、预测、分割和生成等任务的需求。 ### 课程目录 - **第1章 图神经网络基础** - **第2章 图卷积GCN模型** - **第3章 使用PyTorch Geometric工具包**：本章节介绍如何安装及使用图学习必备的开源库PyTorch Geometric。 - **第4章 构建自己的图数据集**：详细讲解了利用PyTorch Geometric创建个性化图结构数据的方法和流程。 - **第5章 图注意力机制与序列图模型** - **第6章 图相似度论文解读** - **第7章 图相似度计算实战** - **第8章 基于图模型的轨迹估计**：介绍如何利用图神经网络进行复杂的轨迹分析任务。 - **第9章 轨迹估计实战案例** 这套课程旨在为研究者和开发者提供全面的学习资源，助其深入理解并应用图神经网络技术。
     
  • Tableau数据可视化实战教程（118课）.txt
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    本教程为《Tableau数据可视化实战教程》，包含118节课程，旨在通过实践教学帮助学员掌握Tableau工具的数据分析与可视化技巧。 Tableau 数据可视化与实战 118课课程目录： 第1章：Tableau数据可视化应用实战 - 第一节介绍本门课程的结构、目标以及Tableau的基本概念，包括什么是数据可视化及其重要性。 - 接下来是关于如何使用图表讲述故事的具体技巧和实例，还有有关Tableau的发展历史与产品家族的详细讲解。 - 之后将探讨Tableau产品的优势，并通过实际操作来了解其安装配置方法及导航菜单的功能。 随后进入新手上路阶段： 1. 学习Tableau Desktop的基本设置以及如何使用数据源进行工作表创建和编辑； 2. 探索仪表板与故事的构建技巧，掌握最佳实践以提高工作效率； 在掌握了基础操作之后，课程将深入探讨各种图表类型的应用场景及制作方法。包括条形图、折线图等常见图表之外还涉及饼状图、散点图等多种高级图形。 地图绘制部分则会教授如何通过Tableau进行地理角色设置和自定义，并结合实际案例演示创建显示定量值的地图视图以及利用参考线或区间来增强数据可视化效果的方法。 最后，课程将结合具体项目（如教育网站指标评估及零售行业进销存分析）深入讲解仪表盘与故事的构建技巧及其在商业决策中的应用价值。通过这些实践环节使学习者能够更好地掌握Tableau的各项功能，并应用于实际工作中解决复杂的数据问题。 第2章：图表分析和地图绘制 - 学习如何使用条形图、折线图等常见图表，以及饼状图、散点图等多种高级图形； - 掌握构建简单的地图视图的方法及创建显示定量值的地图技巧； 第3章：仪表盘与故事制作 - 详细讲解Tableau中仪表板和故事的使用方法及其在数据分析中的重要性。 项目实践部分： 包含多个实际项目的背景介绍、需求分析以及具体实施步骤，涵盖教育网站指标评估、零售行业进销存等多个领域。通过这些具体的案例学习者可以更深入地理解如何将所学知识应用到实践中去解决复杂的数据问题。 以上就是整个课程的主要内容概述，在接下来的学习过程中我们将逐步深入了解每个部分的具体细节和操作技巧。希望每位学员都能在本门课中获得丰富的Tableau数据可视化技能，并将其运用到实际工作当中！
     
  • 浙江大学-数据挖掘课程视频
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    本课程为浙江大学提供的数据挖掘在线视频教程，涵盖数据预处理、模式发现、分类与预测等核心内容，旨在培养学生利用数据分析解决实际问题的能力。 数据挖掘作为信息技术领域的一个重要分支，在浙江大学的课程中得到了深入探讨，并由王灿教授主讲。该课程涵盖了数据挖掘的基本概念、方法和技术，旨在帮助学生理解并掌握如何从海量数据中提取有价值的信息。 韩家炜教授编写的《数据挖掘：原理与算法》是这门课程可能采用的主要教材之一，在数据挖掘领域具有广泛的影响力。书中详细介绍了数据挖掘的理论基础和实际应用，包括预处理、分类、聚类、关联规则学习以及序列模式挖掘等核心主题。这些内容对于学生理解和实践数据挖掘技术至关重要。 在数据挖掘中，预处理阶段主要包括：去除噪声和不一致的数据（即数据清洗）、将来自不同来源的数据融合在一起（即数据集成），把原始数据转换成适合分析的形式（即数据转换）以及通过减少数据量来提高效率同时保持主要特征不变的操作（即数据规约）。这些步骤对于确保后续的挖掘过程顺利进行至关重要。 分类是监督学习方法的一种，常见的算法包括决策树、贝叶斯分类器和神经网络等。它们利用已标记的数据集训练模型，并应用于预测新数据的类别标签。聚类则是无监督的学习方式，旨在根据相似性将数据分组到不同的簇中；常用的聚类技术有K-means和层次聚类算法。关联规则学习用于识别项集之间有趣的关系模式，“买尿布的人往往也会买啤酒”就是一个典型的例子。序列模式挖掘则关注于时间序列中的规律发现，例如用户行为或股票价格的变化趋势。 该课程可能包含多个章节或者主题的课件、视频讲解和练习资料等材料。比如第一个文件可能会介绍数据挖掘的基本定义及其重要性；第四个文件详细探讨了预处理步骤和技术细节；第五个文件则深入解析分类算法（如ID3或C4.5决策树）的应用方法；第二个文件可能涉及聚类技术的讨论，而第八个文件讲解关联规则的学习和应用。此外，其他章节可能会涵盖回归分析、异常检测等其它数据挖掘技术或者深度学习在该领域的应用实例。 通过这门课程的学习，学生不仅能够掌握各种工具和技术，还能了解如何将这些知识应用于实际项目中以改善数据分析能力和决策制定水平。随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性日益突出，在信息技术领域特别是数据科学方向上具有重要的价值和发展潜力。
     
  • Java区块链项目实战教程视频课程
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    本课程为Java开发者量身打造，深入浅出地讲解了如何运用Java技术进行区块链项目的开发。通过丰富的实战案例，帮助学员掌握从理论到实践的全过程，适合有一定Java基础的学习者进阶学习。 分享一套完整的JAVA区块链项目实战视频课程及源码下载。这套教程是国内首个基于Java的区块链开发实战指南，旨在帮助更多Java编程者了解和掌握区块链技术的开发方法。