金融行业对大数据的需求越来越高，尤其是在深度挖掘技术的应用方面。比如，对公客户综合积分子系统、授信客户资金结算子系统等，这些都涉及到复杂的数据和。其实，不仅仅是金融，其他行业也在逐步借助大数据技术提升效率。你可以看看下面几个挺有用的资源，是关于金融和大数据的应用。是金融大数据，使用Python进行数
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研究成果 产学研合作 智慧城市合作：与政府和企业合作，共同推进智慧城市建设。大数据视频专利：已获得9项相关专利，涵盖视频分析、目标跟踪等技术领域。国家自然科学基金：承担多项国家自然科学基金项目，深入探索大数据理论与应用。大数据视频分析平台：开发了先进的视频分析平台，可用于城市管理、安全监控等场景。
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华为21天大数据资料整理包含了常见了大数据的技术使用
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本课程系统讲解数据挖掘领域的基本原理和实战应用。 课程包含以下内容：- 数据分析基础- 数据挖掘基础- 数据挖掘工具使用- 数据挖掘分类算法- 数据挖掘聚类算法- 数据挖掘关联算法- 数据挖掘预测算法- 数据挖掘实战项目 课程适合不同基础的学习者，从入门到精通，循序渐进。
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大数据、高并发这是最近一段时间内被IT行业提的最为火热的概念，看过《大数据时代》的同学应该不会陌生大数据的概念，尤其是对于互联网行业来说，大数据是每天都要接触的问题，简单通俗地说，每天得大数据，就给系统的性能带来了新的要求---高并发，有了这样一个技术应用的实际背景，对技术人员就提出了要求，随着ja
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房地产的大数据建模，搞得比较细，像价格指数和评估模型都能挖得挺深。你要是搞前端、做后台或者参与产品设计，这类数据能力关键，尤其是现在智能估价、区域热度用得多。 基于大数据的模型，用起来还挺智能的。比起传统靠人工填表、主观评估的方式，建模算法一上来就能跑出一个预测结果，方便又快。像在城市级别房价波动，
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大数据查询，多数据快速查询，匹配两种数据sqlilte,mysql等多个数据
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