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《C 语言程序设计 C》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 C》课程纲要 《数据库原理与应用 A》 《计算机网络》 《Python 基础与应用》 《数据采集与管理》 《大数据技术原理与应用》 《Java 程序设计》 《数据可视化》 《大数据运维》 《统计数据分析方法》 《机器学习 B》 《数据分析与挖掘技术》 《数据仓库(Hive)》 《大数据实时计算》 《专业英语 B》 《数学建模》 《人工智能基础 A》 《数据导入与预处理应用》 《数据科学与大数据专业文献检索与论文写作》 《创新思维培养与创业管理》 《Scala 技术与应用》 《数据科学导论》 《大数据与云计算》 《混合现实技术》 《分布式计算》 《区块链原理与技术》 《NoSQL 数据库技术》 《多模态信息处理》 《数据隐私与安全》 《多元统计分析与 R 语言建模》 《服务科学与服务工程概论》 《数据库系统工程师》 《知识图谱》 《Scala 程序设计》 《数据科学与大数据技术导论》 《大数据专业文献检索与论文写作》 《统计分析》 《数据采集与网络爬虫》 《计算机组成原理 D》课程纲要 《数据分析师认证》 《网络前端开发》 《非结构化数据存储与分析》 《信息安全前沿技术》 《项目管理》 《软件工程》 《算法设计与分析》 《运筹学》 《虚拟化技术》 《C 语言程序设计》 《操作系统原理(Linux)》 《数据库原理与应用 E》 《操作系统原理》 《深度学习》 《Hive 查询分析》 《流计算》 《文献检索与论文写作》 《数据资产登记》
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12.1数据仓库的基本概念 12.2数据仓库的基本特点 12.3数据仓库的基本体系结构 12.4数据仓库的数据库模式 12.5数据仓库的前端工具 12.5.1联机分析处理 12.5.2数据挖掘
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数据集成 数据仓库 数据挖掘
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3.1 数据库与数据库管理系统 3.1.1 数据库技术的发展 3.1.2 数据库系统的体系结构 3.1.3 数据模型 3.1.4 数据库管理系统(DBMS)的功能及其工作过程 3.2 数据仓库和数据挖掘(阅读) 3.2.1 数据仓库的概念 3.2.2 为什么需要数据仓库 3.2.3 数据仓库的价值 3.2.4 数据仓库框架结构 3.2.5 数据挖掘
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◼ Basic Concepts ◼ Frequent Itemset Mining Methods ◼ Which Patterns Are Interesting?—Pattern Evaluation Methods ◼ Summary
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◼ Outlier and Outlier Analysis ◼ Outlier Detection Methods ◼ Statistical Approaches ◼ Proximity-Base Approaches ◼ Clustering-Base Approaches ◼ Classification Approaches ◼ Summary
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◼ Cluster Analysis: Basic Concepts ◼ Partitioning Methods ◼ Hierarchical Methods ◼ Density-Based Methods ◼ Grid-Based Methods ◼ Evaluation of Clustering ◼ Summary
文档格式:PPT 文档大小:1.41MB 文档页数:76
◼ Classification: Basic Concepts ◼ Decision Tree Induction ◼ Bayes Classification Methods ◼ Rule-Based Classification ◼ Model Evaluation and Selection ◼ Summary
文档格式:PPT 文档大小:594KB 文档页数:55
◼ Data Preprocessing: An Overview ◼ Data Quality ◼ Major Tasks in Data Preprocessing ◼ Data Cleaning ◼ Data Integration ◼ Data Reduction ◼ Data Transformation and Data Discretization ◼ Summary
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◼ Data Objects and Attribute Types ◼ Basic Statistical Descriptions of Data ◼ Data Visualization ◼ Measuring Data Similarity and Dissimilarity ◼ Summary
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