数据库系统中对数据进行管理的软件，是数据库系统的核心组成部分。 数据库定义： DBMS提供数据库定义语言定义数据库结构，包括外模式、模式、内模 式及相互之间的映射，定义完整性约束、安全限制等； 数据操纵： 提供数据库操作语言实现对数据库的操纵；

1. 大数据时代 2. 大数据概念 3. 大数据的影响 4. 大数据的应用 5. 大数据关键技术 6. 大数据计算模式 7. 大数据产业 8. 大数据与云计算、物联网的关系 9. 大数据在中医药及生物医学领域的应用

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲

数据库技术是 60 年代初开始发展起来的一门数据管理自动化的综合性新技术。数据库 的应用领域相当广泛，从一般事务处理，到各种专门化数据的存储与管理，都可以建立不同 类型的数据库。建立数据库不仅仅是为了保存数据，扩展人的记忆，而主要是为了帮助人们 去管理和控制与这些数据相关联的事物。地理信息系统中的数据库就是一种专门化的数据 库，由于这类数据库具有明显的空间特征，所以有人把它称为空间数据库，空间数据库的理 论与方法是地理信息系统的核心问题

3.1 大数据来了！ 3.2 Web 2.0模式下互联网应用环境对关系数据库带来的技术挑战 3.3 大数据核心技术的分析研究 3.4 大数据的技术门派及对比分析 3.5 网页大数据应用实例：网页检索的技术路线 3.6 一个基于倒排索引技术的中文检索应用实例 3.7 NoSQL数据库和SQL数据库在技术上的对比分析 3.8 本章小结

1.1数据库技术的基本概念 1.2数据库技术的发展 1.2.1人工管理 1.2.2文件管理 1.2.3数据库技术 1.3数据库系统的结构 1.3.1数据模式 1.3.2三级模式结构 1.3.3数据库系统的二级映像技术及作用 1.4数据库系统的组成 1.5概念模型 1.5.1信息的三种世界 1.5.2概念模型及其表示 1.6数据模型 1.6.1数据模型的概述

1.1 信息、数据、数据处理与数据管理 1.2 数据库技术的产生、发展 1.3 数据库系统的组成 1.4 数据库系统的内部体系结构 1.5 数据库系统的外部体系结构 1.6 数据库管理系统（DBMS） 1.7 数据模型 1.8 三个世界及其有关概念 1.9 四种数据模型 1.10 数据库领域的新技术

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法

6.1 数据库系统概述 1.1数据与信息 1.2计算机数据管理的发展 1.3数据库系统的组成 1.4数据和数据的联系 6.2 关系数据模型 2.1非关系模型与关系模型 2.2关系运算 2.3关系数据库标准语言SQL 6.3 关系数据库设计 6.4 数据库技术的发展动态