日期 | 时间 | 内容 | 主要知识点 |
第一日 | 上午9:00-11:30 | 大数据的相关定义和概念 | 1.大数据的产生背景 2.大数据的研究现状 3.大数据的主要特点 4.大数据中的知识体系 5.大数据与云计算等相关技术的关系 6.大数据的核心问题 7.大数据的价值 8.大数据与数据挖掘的联系与区别 |
下午13:00-16:00 | 数据预处理 | 1.数据的消减 2.数据的转换 3.维度的消减 4.数据的格式化处理 5.数据的去量纲化分析 | |
第二日 | 上午9:00-11:30 | 数据挖掘算法 | 1.数据挖掘的基本思想、概念和意义 2.挖掘的应用背景 3.决策树分析的应用背景 4.聚类分析的应用场合 |
下午13:00-16:00 | 数据挖掘相关技术与应用案例 | 1.数据仓库的体系结构 2.数据仓库的工作流程 3.数据仓库与数据挖掘的关系 4.数据挖掘中的相关技术与方法 5.案例的业务需求、数据需求、所解决问题 |
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