1.1《数据结构》讨论范畴 1.2 基本概念和术语 1.3 抽象数据类型的表示与实现 1.4 算法和算法分析

课程评价、考核资料清单、要求及说明 数据挖掘技术 大数据工作思路 大数据概述与应用 大数据现状与问题 基本概念简述  大数据采集与预处理  大数据存储与管理  大数据计算模式  大数据分析与挖掘  大数据可视化分析  大数据安全

数据仓库一数据挖掘的有效平台 数据仓库中的数据清理和数据集成,是数据挖掘的重要数据预处理步骤，数据仓库提供OLAP工具,可用于不同粒度的数据分析

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 数据库设计概述 • 1.1 数据库设计的特点 • 1.2 数据库设计方法概述 • 1.3 数据库设计的基本步骤 • 2 数据库需求分析 • 3 数据库结构设计 • 3.1 概念结构设计 • 3.2 逻辑结构设计 • 3.3 物理结构设计 • 4 数据库行为设计 • 4.1 功能需求分析 • 4.2 功能设计 • 4.3 事务设计 • 5 数据库实施 • 加载数据 • 调试和运行应用程序

第一章 数据结构和算法 第二章 数学预备知识 第三章 算法分析

构造了FePt:Au有序纳米颗粒膜的微结构模型,利用微磁学模拟的方法研究了一系列不同Au含量的FePt:Au颗粒膜的磁学性质.对比实验数据,分析反磁化过程可知:当反映Au含量的交换作用比例系数β>0.4时,FePt:Au颗粒膜的矫顽力随β减小而增大,但增幅较小,磁化反转为一致反转;当β<0.3时,随β的减小矫顽力迅速增大,磁化反转一致性降低.分析指出,当FePt磁性颗粒之间间距约为3~4nm时,颗粒间的交换相互作用可以近似为零,磁化反转为非一致反转

• 大数据的魅力 – 数据挖掘、大数据、大数据案例、大数据的特点 • 大数据时代的思维变革 – 样本和全体、精确性和混杂性、因果关系和相关关系 • 大数据的处理 – 几种主要处理方式、MapReduce编程模型 • 大数据的分析 – 关键技术概述、PageRank初步

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