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生重大变化。本课程包含数据仓库、维度建模、事态表、建模表、总线矩阵、缓慢变化维等多个数据仓库核心内容，适合数据仓库架构师、工程师等大数据爱好者参与学习。 课程目标 1.了解数据仓库系统和维度模型： 对数据仓库和维度模型的基本知识和建设方法论 2.了解维度模型：掌握维度表和事实表的概念和设计方法来自：百科![]()
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Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享模型。 产品详情 帮助文档 数据准备 AI人工智能三要素包括数据、算法和算力。数据的质量会影响模型的精度，大量高质量的数据更有可能训练出高精度AI模型。可参考数据准备与分析准备数据。 ModelArts数据准备全流程： 数据标注 模型训练过程中需要大量已标注来自：专题![]()
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时间：2023-11-02 16:53:51 IDC调研显示，大数据与分析成为政企数字化转型第一要务，但是企业在使用大数据技术过程中还面临一些挑战。在2023年1月，《大数据技术前瞻》中提到大数据技术的四大挑战与十大趋势，其中超大规模数据如何组织和管理，数据量指数级增长时效性差，来自：百科![]()
课程简介 人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上，本课程为大家介绍AI中所用到的数学基础知识。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握线性代数的基础知识及应用。 2、掌握概率论与数理统计的基础知识及应用。 3、理解信息熵与基尼系数的相关知识。 4、掌握常用的最优化算法及应用。来自：百科![]()
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