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Python数据分析师：小白扫盲课程主要针对基础较差的学员甚至零基础的学员，只有将基础打扎实，才能在以后的学习中学得更为深入。[详情]
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“人工智能+大数据”开发工程师最后一个学习阶段为专家级的学习阶段，参加完最后一个阶段的学习，你就是名副其实的大神了。[详情]
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文本与图像数据挖掘方法为“人工智能+大数据”开发工程师学习第四阶段的最后一个小阶段，能够实现构建简单的图像识别应用等等。 [详情]
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TensorFlow(高级篇)的学习能够利用TensorFlow框架实现人脸及手写识别系统等等。[详情]
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Google 的第二代深度学习系充TensorFlow(X 篇)，能够利用TensorFlow框架实现人脸识别系统等等。[详情]
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scikit-learn实践为学习“人工智能+大数据”开发工程师的第四阶段之一，能够实现机器学习监督学习与非监督学习等等。[详情]
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“人工智能+大数据”开发工程师学习的第四个阶段之一为多算法融合，够用集实现广告等方面的预测。[详情]
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机器学习之协同过滤原理与实战是“人工智能+大数据”开发工程师的第三阶段之一，能够实现电商相似产品的推荐等等。[详情]
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学习聚类与关联算法原理与实践，能够实现新闻点击流量的分析等等，是学习“人工智能+大数据”开发工程师的第三阶段之一。[详情]
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分类与回归算法原理与实践为“人工智能+大数据”开发工程师学习的第三阶段之一，能够制作简单的过滤模型等等。[详情]
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入门篇旨在让我们了解机器学习的多种经典算法机器运用，为后阶段的学习打下牢固的基础。[详情]
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