大数据环境下的数据挖掘课程教学探索
工资待遇以及可持续性发展的前景等就业规划角度来吸引学生对大数据以及数据挖掘的了解和兴趣，以便为接下来的数据挖掘课程学习做好心理准备。1.2 深化基础，加强理论体系大数据的特征决定了现有的数据中心技术很难满足其分析需求，主要表现在去噪降维技术、数据特征表示、数据存储、数据整合、非结构化和半结构化处理、数据通信传输和处理等方面。这些决定了数据挖掘技术面临着更严峻的挑战，并且数据挖掘的知识将涉及到数据库技术、机器学习、统计分析、模式识别、信息检索、高性能和智能计算等学科内容。然而，在目前的大学生课程体系中，难以在有限的时间内开设这些课程。针对这个问题，我们的做法是：将数据挖掘课程授课对象定位在高年级的学生，即大三或大四年级，这些学生一般对学习目标有较清晰的认识，并且有一定的知识储备；做好前期课程的准备，如开设高等数学、高等代数、统计分析、概率等数学体系课程，以及算法设计与分析、数据库原理、计算机系统
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