数据可视化掌握数据

[asimac1]

根础知识。数据结构与算法提升学生解决问题的能力。数据库原理与应用包括关系型数据库和非关系型数据库的设计与操作。软件工程了解软件开发的流程和方法。专业核心课程大数据技术包括等大数据处理平台的使用。数据挖掘介绍常见的数据挖掘算法和应用。机器学习包括监督学习无监督学习和强化学习等基础知识。 的可视化方法和工具如等。分布式计算理解分布式系统学。

根的基本原理和应用。专业选修课程自然语言处理文本数据分析和处理的技术。深度学习基于神经网络的深度学习算法。数据安全与隐私保护 TrueMoney 数据库 如何在数据处理中保护用户隐私和数据安全。商业智能数据在商业决策中的应用。时空数据分析处理和分析时空数据的方法。实践环节实验课程如数据库系统实验数据挖掘实验等。课程设计数据分析项目设计与实现。企业实习与企业合作进行实际项目的实学。



根习。毕业设计独立完成一个大数据相关的研究课题。教学方法理论与实践相结合通过项目驱动教学提升实际操作能力。小班教学与大班讲授结合保证教学效果。线上线下混合教学利用在线资源丰富教学手段。案例教学法通过实际案例提高学习的针对性和实用性。翻转课堂鼓励学生自主学习和互动。评估方式课程考试检测学生的基础理论掌握情况。实验报告评估学生的动手能力和实践水平。项目学。