5个常见问答 | 1+X证书《大数据应用开发(Python)》

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    1、 1+X大数据应用开发(Python)哪些人群可以考?
     全日制在读的中高职学校、应用型本科、本科层次职业教育试点学校院校的学生,有意向从事与证书相关岗位的社会人士都可考取该证书。
 2、1+X大数据应用开发(Python)三个等级有何不同?
   1+X大数据应用开发(Python)职业技能等级分为三个等级:初级、中级、高级,三个级别依次递进,等级不同,掌握的技能要求和考试难度也会不同。高级别涵盖低级别职业技能要求。建议中职学校学生考取初级或中级,高职学校、应用型本科、本科层次职业教育试点学校学生,考取中级或高级。
   大数据应用开发(Python)(初级):根据业务需求和工作流程,主要使用 Excel、Power BI 和 Python 等工具,完成数据获取、数据处理、数据存储、数据分析、数据可视化、报表制作等工作。
   大数据应用开发(Python)(中级):根据业务需求和工作流程,主要使用 Python、MySQL、Hadoop、Linux 和 Pandas 等工具,完成大数据平台搭建、大数据采集、大数据处理与存储、大数据分析挖掘、大数据可视化等工作。 
   大数据应用开发(Python)(高级):根据业务需求和工作流程,主要使用 Python、TensorFlow、Linux 和 Hadoop 等工具,完成大数据平台高级配置管理、大数据处理、大数据分析挖掘、模型优化与部署、文本挖掘、图像识别、语音识别等工作。 
    3、1+X大数据应用开发(Python)考核方式是什么?
    考试为闭卷考试,包括理论考试和实操考试两部分。具体考核设置如下所示:
   【初级】单选题14题;多选题6题;判断题9题;操作题3题2
   【中级】单选题14题;多选题7题;判断题12题;操作题3题3
   【高级】单选题15题;多选题8题;判断题14题;操作题3题
  4、 1+X大数据应用开发(Python)获取证书的要求是什么?
   A考核试卷满分为100分,合格标准为60分。考核成绩合格的考生才可以获得相应级别的职业技能等级证书。
   【初级】理论知识占比35%,实操技能占比65%
   【中级】理论知识占比40%,实操技能占比60%
   【高级】理论知识占比45%,实操技能占比55% 

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

大数据应用与服务场景下,Python 可用于多种数据类型的标注工作。 ### 数据标注方法 不同类型的数据有不同的标注方法。对于图像数据,常见的标注方法包括框选标注(如标注目标检测中的物体边界框)、多边形标注(用于标注不规则形状的物体)等;对于文本数据,有实体标注(标注文本中的实体,如人名、地名等)、分类标注(将文本分为不同的类别)等;对于音频数据,有音频片段标注(标注特定音频片段的属性)等 [^1]。 ### 数据标注工具 - **图像标注工具**:借助 Python 可以调用一些开源的图像标注工具,例如 LabelImg,它是一个用 Python 编写的图形化图像标注工具,支持多种标注格式,如 PASCAL VOC、YOLO 等。通过编写 Python 脚本可以对标注结果进行处理和转换。 - **文本标注工具**:Prodigy 是一款强大的文本标注工具,它有 Python API 可以进行自定义扩展,方便在大数据场景下进行文本数据的标注;Doccano 也是一个开源的文本标注工具,同样可以通过 Python 脚本来集成到大数据处理流程中 [^2]。 ### 数据标注案例 以图像目标检测数据标注为例,以下是一个简单的使用 Python 和 LabelImg 进行数据标注后处理的示例代码: ```python import xml.etree.ElementTree as ET def parse_xml(xml_file): tree = ET.parse(xml_file) root = tree.getroot() objects = [] for obj in root.findall('object'): name = obj.find('name').text bbox = obj.find('bndbox') xmin = int(bbox.find('xmin').text) ymin = int(bbox.find('ymin').text) xmax = int(bbox.find('xmax').text) ymax = int(bbox.find('ymax').text) objects.append((name, xmin, ymin, xmax, ymax)) return objects # 示例调用 xml_file = 'example.xml' annotations = parse_xml(xml_file) print(annotations) ``` 上述代码通过 Python 的 `xml.etree.ElementTree` 库解析 LabelImg 生成的 XML 标注文件,提取出目标的名称和边界框信息。
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