一、什么是数据仓库? 二、数据仓库的结构 三、数据仓库系统 四、建立数据仓库 五、实现数据仓库的数据库环境

4.1文件与文件组 4.2创建数据库 4.3查看数据库信息 4.4删除数据库 4.5修改数据库 4.6数据库的存储结构 4.7数据库的备份和恢复

1.1 信息、数据与数据处理 1.2 数据库技术的产生、发展与研究领域 1.3 数据库系统的组成和结构 1.4 数据库管理系统（DBMS） 1.5 数据模型

第1章习题 1.1什么是信息?什么是数据?数据和信息有何联系与区别? 1.2数据处理和数据管理有何不同?各包括哪些内容? 1.3什么是数据库和数据库系统?数据库系统在计算机系统中处于哪个层次?

本章重点内容 一、根据需要设计数据窗口对象 二、熟悉数据窗口画板及其基本操作 三、理解不同的数据源和显示风格 四、设置数据窗口的各种对象和属性 五、数据窗口的打印设置 六、统计图表的使用 七、数据库开发常用功能的实现方法

第3章数据表的创建及操作 3.1数据表的创建 3.2数据表的维护 3.3数据表的排序、索引与查询 3.4数据表的统计与汇总 3.5多个数据表的使用

数据库设计是指根据用户需求研制数据库结构 的过程，具体地说，是指对于一个给定的应用 环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及 其应用系统，使之能有效的存储数据，满足用 户的信息要求和处理要求

（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

• 6.1 云数据库概述 • 6.2 云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践

• 6.1 云数据库概述 • 6.1.1 云计算是云数据库兴起的基础 • 6.1.2 云数据库概念 • 6.1.3 云数据库的特性 • 6.1.4 云数据库是个性化数据存储需求的理想选择 • 6.1.5 云数据库与其他数据库的关系 • 6.2 云数据库产品 • 6.2.1 云数据库厂商概述 • 6.2.2 Amazon的云数据库产品 • 6.2.3 Google的云数据库产品 • 6.2.4 Microsoft的云数据库产品 • 6.2.5 其他云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.3.1 UMP系统概述 • 6.3.2 UMP系统架构 • 6.3.3 UMP系统功能 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 6.4.1 Amazon和云计算的渊源 6.4.2 Amazon AWS 6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践 6.6.1 阿里云RDS简介 6.6.2 RDS中的概念 6.6.3 购买和使用RDS数据库 6.6.4 将本地数据库迁移到云端RDS数据库