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本教程提供了一条通过Python学习数据科学的道路,涵盖了从基础知识到高级应用的多个方面。学员将通过实践项目掌握数据处理、分析及可视化等技能。

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### 推荐学习大数据的在线课程和资源网站 #### Coursera Coursera 提供了由顶尖大学和公司开设的大数据专项课程,涵盖了从基础到高级的各种主题。这些课程通常包括视频讲座、测验以及实践项目[^1]。 ```python import webbrowser def open_coursera(): url = "https://www.coursera.org/specializations/data-big-data" webbrowser.open(url) open_coursera() ``` #### edX edX 是另一个提供高质量教育平台的地方,在这里可以找到关于 Hadoop 和 Spark 的专业证书课程,非常适合希望深入理解分布式计算框架的学习者[^2]。 ```python def open_edx(): url = "https://www.edx.org/learn/big-data" webbrowser.open(url) open_edx() ``` #### Udacity Udacity 上有许多专注于实际应用的数据科学纳米学位项目,其中也包含了大量有关如何处理大规模数据集的内容。通过完成真实世界的案例研究来提升个人能力[^3]。 ```python def open_udacity(): url = "https://www.udacity.com/course/intro-to-big-data-with-spark--ud657" webbrowser.open(url) open_udacity() ``` #### DataCamp DataCamp 专门针对数据分析领域提供了互动式的编程练习环境,其特色在于能够让学生立即动手操作并获得即时反馈,有助于快速掌握新技能。 ```python def open_datacamp(): url = "https://www.datacamp.com/tracks/big-data-fundamentals" webbrowser.open(url) open_datacamp() ``` #### GitHub 教程集合 GitHub 不仅是一个版本控制系统托管服务,上面还有许多开源爱好者分享出来的优质教程文档,特别是像《Hadoop 入门指南》这样的资料对于新手来说是非常宝贵的参考资料。 ```python def open_github_tutorials(): url = "https://github.com/topics/hadoop-tutorial?o=desc&s=forks" webbrowser.open(url) open_github_tutorials() ```
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