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Big Data-Data Mining系列课程。本课程内容主要讲述大数据架构的建设以及如何选择合适的架构平台，并介绍了大数据常见的治理模型与治理案例。学完本课后，您将能够了解常见的大数据架构与大 数据治理 模型。来自：其他
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Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍Python编程基础，主要讲述了Python编程的基础知识以及Python进阶数据采集与 数据可视化 等内容。学完本课内容后您将能够掌握Python编程基础，为后面的数据挖掘编程打下基础。来自：其他Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍了机器学习中常见的有监督学习算法，包括：线性回归、逻辑回归、KNN、朴素贝叶斯、决策树以及集成算法。学完本课内容后，您将能够有效掌握有监督学习的相关算法及其对应的应用场景。来自：其他
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Big Data-Data Mining系列课程。MLlib是Spark的机器学习（Machine Learning）库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。Spark MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。来自：其他![]()
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