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

9.1 引言 9.2 数据加密技术 9.3 认证技术 9.4 访问控制技术 9.5 防火墙技术

7.1 钱学森之问 7.2 知行合一的应用分析 7.3 中国传统的“教”“学”理论和方法 7.4 现代教育理论与现代教育技术 7.5 现代教育技术面临的应用挑战与创新方向 7.6 本章小结

9.1 引言 9.2 数据加密技术 9.3 认证技术 9.4 访问控制技术 9.5 防火墙技术

9.1 引言 9.2 数据加密技术 9.3 认证技术 9.4 访问控制技术 9.5 防火墙技术

9.1 引言 9.2 数据加密技术 9.3 认证技术 9.4 访问控制技术 9.5 防火墙技术

1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据的应用 1.5 大数据关键技术 1.6 大数据计算模式 1.7 大数据产业 1.8 大数据与云计算、物联网的关系

12.1 用户画像和精准营销 12.2 广告推荐 12.3 互联网金融 12.4 实战：个人贷款风险评估

1. Times 大数据时代 2. Concept 大数据概念 3. Influence 大数据的影响 4. Application 大数据的应用 5. Key technology 大数据关键技术 6. Computation mode 大数据计算模式 7. Industry 大数据产业 8. Relationship between BD&CP and IOT 大数据与云计算、物联网的关系 9. Study advice 学习建议

《数据挖掘技术基础》课程教学资源（授课教案，适用专业：数据科学与大数据技术）