數(shù)據(jù)編制:數(shù)據(jù)編制包括:選擇數(shù)據(jù)_提取自大數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫目標(biāo)-。數(shù)據(jù)預(yù)處理_執(zhí)行數(shù)據(jù)重新處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性和數(shù)據(jù)的一致性，去噪，填充缺失字段和刪除無效-2，數(shù)據(jù)挖掘Object根據(jù)信息存儲格式，北大青鳥北京計算機學(xué)院認為挖掘所使用的對象是相關(guān)的數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù) warehouse、text 數(shù)據(jù) source、多媒。

數(shù)據(jù)挖掘(數(shù)據(jù)挖掘)就是從大量的不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取出人們事先不知道，但潛在有用的信息和知識。數(shù)據(jù)挖掘Object根據(jù)信息存儲格式，北大青鳥北京計算機學(xué)院認為挖掘所使用的對象是相關(guān)的數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù) warehouse、text 數(shù)據(jù) source、多媒體

數(shù)據(jù)編制:數(shù)據(jù)編制包括:選擇數(shù)據(jù)_提取自大數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫目標(biāo)-。數(shù)據(jù)預(yù)處理_執(zhí)行數(shù)據(jù)重新處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性和數(shù)據(jù)的一致性，去噪，填充缺失字段和刪除無效-2。數(shù)據(jù) 挖掘:根據(jù)數(shù)據(jù)的函數(shù)類型和數(shù)據(jù)的特性，選擇相應(yīng)的算法，在提純轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)集合上進行。結(jié)果分析:對數(shù)據(jù) 挖掘的結(jié)果進行解釋和評價，并轉(zhuǎn)化為用戶最終能夠理解的知識。

Da 數(shù)據(jù)的專業(yè)如下:1。專業(yè)數(shù)據(jù)技術(shù)類專業(yè)主要有:編程基礎(chǔ)、Python編程、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、Linux操作系統(tǒng)、Python爬蟲技術(shù)和Python。Hadoop large 數(shù)據(jù)框架，Spark技術(shù)與應(yīng)用，HBASE分布式數(shù)據(jù)庫，large 數(shù)據(jù)可視化。2.數(shù)據(jù)科學(xué)與大學(xué)數(shù)據(jù)技術(shù)類專業(yè)具體課程有:大學(xué)數(shù)據(jù)導(dǎo)論、大學(xué)數(shù)據(jù)倉儲與管理、大學(xué)數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)方法、多媒體信息處理、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、智能計算技術(shù)、分布式與并行計算、云計算與數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)庫原理與應(yīng)用、算法設(shè)計與分析、高級語言程序設(shè)計、優(yōu)化理論與方法。

University數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用科學(xué)主要課程有:微觀經(jīng)濟學(xué)、宏觀經(jīng)濟學(xué)、管理學(xué)、會計學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、Python編程、編程語言、算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、-0。-1/、統(tǒng)計分析方法、Big 數(shù)據(jù)創(chuàng)新實踐、機器學(xué)習(xí)、Big 數(shù)據(jù)分析訓(xùn)練、Hadoop基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)采集與分析、NOSQL-0。-2/商業(yè)分析、自然語言處理、互聯(lián)網(wǎng)理論與應(yīng)用、計算機視覺、人工智能導(dǎo)論、Big 數(shù)據(jù)行業(yè)案例、Hbase 數(shù)據(jù)庫等。