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• 数据库管理系统和 SQL/NoSQL • 大数据技术和工具 • 云计算和资源 • 编程和 Python 基础知识 • 通过示例介绍 ML（回归、聚类和分类） • 解释 ML 结果 - 指标介绍 • 数据管道简介 • 数据采购、探索、可视化和预处理 • 特征创建和编码方法（图像、文本、音频/视频） • 处理各种大小和规模数据的工具和技术 • 模型部署和管理简介
人工智能与数据科学 - 印度孟买理工学院
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