人工智能训练师（四级）
模块0 人工智能训练师职业认知
学习单元1 人工智能概论
学习单元2 人工智能训练师岗位认知
模块1 数据采集和处理
课程1-1 业务数据采集
学习单元1 文本与图片数据采集（爬虫）
学习单元2 视频数据采集
学习单元3 语音数据采集
课程1-2 业务数据处理
学习单元1 文本数据清洗
学习单元2 图像数据清洗
模块2 原始数据标注
学习单元1 文本数据标注
学习单元2 图像数据标注
学习单元3 语音数据标注
模块3 使用Excel进行分类统计
模块4 数据归类和定义
学习单元1 聚类分析
学习单元2 回归分析
学习单元3 关联分析
模块5 标注数据审核
学习单元1 标注数据质量检验基础知识
学习单元2 图像和视频标注数据质量检验
学习单元3 语音标注数据质量检验
学习单元4 文本标注数据质量检验
模块6 智能系统运维
学习单元1 智能系统运维基础
学习单元2 系统功能日志维护
学习单元3 常见智能系统介绍
学习单元4 使用Docker进行系统安装部署
附加0 工作中常用的人工智能软件
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课程1-2 业务数据处理
```mindmap # 业务数据处理 ### 文本数据清洗 ### 图像数据清洗 ``` 业务数据处理是`企业信息管理的核心`，它涉及对采集到的业务数据进行一系列操作，以转换、整合和分析数据，从而支持企业运营和决策。这些数据经过处理后，能够转化为有价值的信息。 1. **处理内容：**业务数据处理的内容包括数据清洗、数据整合、数据转换、数据分析等多个方面，涉及销售数据、客户行为、财务状况、市场动态等多领域信息。 2. **处理方法：**数据处理可以采用多种方法，如使用ETL工具进行数据提取、转换和加载，运用数据库管理系统进行数据存储和查询，以及利用数据分析软件进行数据挖掘和可视化。 3. **处理目的：**业务数据处理的目的是为了提高数据可用性，支持企业进行精准营销、优化资源配置、加强风险管理和提升客户体验。 4. **处理流程：**数据处理流程通常包括数据预处理、数据建模、数据分析、结果验证和数据报告等步骤。 5. **注意事项：**在数据处理过程中，需重视数据的质量控制、确保数据安全、保护个人隐私，并遵守相关法律法规，以保障数据处理的合法性和有效性。
张龙
2024年8月5日 08:49
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