数据挖掘课程介绍（数据挖掘课程教学）

大数据都学哪些课程

大数据专业需要学习的课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

大数据技术专业学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》、《Python爬虫技术》、《Python数据分析》、《Java程序设计》、《Hadoop大数据框架》、《Spark技术与应用》、《HBASE分布式数据库》等。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。

Java语言基础课程 JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。Java语言基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等课程。HTML、CSS与Java课程 网站页面布局、HTML5+CSS3基础、jQuery应用、Ajax异步交互等课程。

数据挖掘与文本挖掘的区别

1、所有与信息搜索有关的都可以归为信息检索，比如你到图书馆找你想要的书也是信息检索的一个方向；WEB数据挖掘一般现在分为两大类，一类关系知识挖掘，就是发现网络连接的内在模式，一类是内容知识挖掘，内容知识挖掘可以划分为结构型、半结构型以及非结构型挖掘，文本挖掘属于非结构型挖掘。

2、文本挖掘是从数据挖掘发展而来，因此其定义与我们熟知如的数据挖掘定义相类似。

3、区别： 目标不同：文本挖掘的目标是从海量文本中提取有用信息，而大语言模型的目标是生成连续文本或完成特定的语言任务。 方法不同：文本挖掘主要运用机器学习和数据挖掘技术，如分类算法、聚类算法等；而大语言模型主要基于神经网络结构进行训练，如循环神经网络和变压器模型。

数据分析中的数据挖掘侧重学习什么?

下面是学习数据挖掘需要侧重的知识点。统计知识在做数据分析，统计的知识肯定是需要的， Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我们做数据挖掘的话，就要重视数学知识，数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

数据分析基础：了解统计学和概率论，熟悉不同的数据类型和数据分析方法，包括描述性统计、推断统计等。数据库知识：理解数据库的基本概念和组成结构，熟悉SQL语言，能够有效地管理和查询数据。编程技能：具备编程技能是进行数据挖掘的重要基础。

数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。输出模型或规则，并且可相应得到模型得分或标签，模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等，标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。

主要区别：“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database）。“数据分析”得出的结论是人的智力活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。

首先说的是数据挖掘，所谓数据挖掘就是去寻找数据、挖掘数据，从大量的数据中学会寻找出自己需要的数据，这样才能够为数据分析做好前提准备。所以我们在学习数据挖掘的时候一定要注重基本功，这样才能成为一个出色的数据挖掘师。

数据挖掘需要哪些学科的基础?

1、需要学习以下四类学科基础。（1）学习数据挖掘基础：数据库理论、数学基础（包括数理统计、概率、图论等）、熟练掌握一种编程语言（java，python）、会使用数据挖掘工具软件（weka、matlab、spss）。编程基础。（2）需要掌握一大一小两门语言，大的指C++或者JAVA，小的指python或者shell脚本。

2、统计学。根据知乎得知，数据挖掘的技术基础是统计学。统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。

3、要学数据挖掘需要学好统计学的知识，统计学软件有专门做数据分析的spss，和数值计算方面强大的matlab。但这两个软件和有没有编程基础关系不大，matlab可能需要一些编程，spss并不需要。同时因为在数据挖掘过程中，需要建模，而在建模过程中，需要掌握两个基础的数据学科，也就是数学学科的线性代数和统计学。

4、数据挖掘最重要的是逻辑思维，数学好多性质不重要，也就是提取信息，并且对数据做找规律、概括或计算就可以。跟数学成绩好不好没太大关系，能解决简单的数学计算，并且有好的思维能力就可以。数据，本质上就是海量数据的汇集，而数据总是与数字、数学离不开。

5、数据挖掘需要的技能：需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DBOracle等），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。