职业院校

这是2017年全国职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项的比赛试题。

搭建Hadoop大数据环境对于多大数据开发者来说，都是入门的重要一步。这个配置参数示例挺适合想要快速上手的大数据应用赛项参赛者。你可以通过这个指南，了解如何配置Hadoop的各项参数，确保集群运行稳定。对新手来说，了一些实用的参数设置建议，比如内存分配、节点配置等。如果你还没有搭建过Hadoop集群，可以先参考这个配置，再结合其他资料来完善自己的环境设置。哦，对了，如果你搭建完Hadoop后，觉得需要深入了解如何与Spark、Kafka一起使用，看看下方的相关链接会蛮有。此外，多大数据竞赛都是考察参赛者的实际操作能力，掌握这些配置参数，才能在比赛中顺利得分。你如果准备参加类似的比赛，不妨先复习

如果你对大数据应用开发有兴趣，或者正在备战一些比赛，这份资源绝对值得关注。2023 年全国职业院校技能大赛的第 08 套赛题，涉及的数据、挖掘和技术都挺全面的。赛题本身覆盖了比较基础的知识点，但也不乏有点挑战性的内容。你可以用它来练手，或者查缺补漏，毕竟这些赛题都是以实际项目为背景设计的，挺有实际价值的。 如果你想进一步扩展自己的大数据知识，网站上还有一些相关的赛题和解析，像是全国职业技能大赛的系列赛题，以及 MathorCup 等竞赛的深度。这些资源都挺实用的，能你更全面地了解大数据的应用场景和实际操作技巧。 建议你在刷题的同时，关注一些大数据开发框架的知识，像是 Hadoop、Spark

【大数据应用开发】2023年全国职业院校技能大赛赛题第03套

摘要： 本数据包包含中国职业分类大典的 Excel 数据和 SQL Server 脚本数据，您可以解压后导入数据库中使用。此数据集包含四级联动信息。

2017年发布的最新全国高等院校数据库信息（包含2854所院校）。这份文档以Excel格式呈现，是本人长时间劳动的成果，特此分享。包括各院校的名称、所在省份、地区、城市、是否为211工程、是否为985工程、院校类型（公办/民办）、院校隶属和办学类型。

了解从事数据挖掘所需的软件技能和学习路径。

数据挖掘作为一个快速发展的领域，为有志于从事数据科学的人们提供了广阔的职业发展空间。想要在这一领域取得成功，你需要具备扎实的技术能力、对数据的敏锐洞察力以及持续学习的态度。 核心技能 编程语言: Python 和 R 是数据挖掘常用的编程语言，熟练掌握它们是进行数据分析和建模的基础。 数据库: 熟悉 SQL 等数据库查询语言，能够从大型数据库中提取和处理数据。 机器学习: 掌握各种机器学习算法，例如回归分析、决策树、支持向量机等，并能够将其应用于解决实际问题。 数据可视化: 能够使用数据可视化工具清晰有效地展示数据分析结果，并从中提炼出有价值的洞察。 领域知识: 了解目标行业的业务流程和

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