下载文档原格式
2023-11-09•课程介绍•基础知识•核心技术•案例分析•实践环节目•总结与展望录01课程介绍随着数字技术的不断发展，数据挖掘、机器学习、人工智能等技术在商业、医疗、社会等领域得到了广泛应用。
数字技术发展为了满足市场对具有数据分析与机器学习技能人才的需求，本课程应运而生。
人才需求旨在培养学生掌握数据分析与机器学习的基础理论和实践技能，具备解决实际问题的能力。
教学目标掌握数据分析与机器学习的基本概念、原理和方法。
能够进行数据预处理、特征提取、模型选择、模型评估等全流程数据分析。
熟悉常用的数据分析工具和机器学习算法，了解其适用场景。
培养学生的创新思维和实践能力，解决实际问题的能力。
课程内容包括数据清洗、数据整理、数据变换等。
数据预处理特征提取模型选择模型评估从数据中提取有意义的特征，为模型训练提供输入。
介绍多种常用的机器学习算法，如线性回归、决策树、神经网络等，并讲解其原理和应用场景。
通过交叉验证、ROC曲线等方法对模型性能进行评估和优化。
02基础知识总结词核心课程，重要知识点详细描述数据结构与算法是《dtnl》课程的核心，涵盖了各种基本数据结构如数组、链表、栈、队列、树等，以及相应的操作和算法实现。
课程中强调时间复杂度和空间复杂度的分析，以及常见算法如排序、查找、动态规划等的应用。
数据结构与算法数据库原理总结词应用广泛，实践性强详细描述数据库原理是信息管理系统的核心技术之一，涵盖了数据库的基本概念、关系型数据库的设计与实现、SQL语言的使用、数据库安全性与完整性控制等内容。
课程强调理论与实践相结合，通过实际案例和项目实践培养学生解决实际问题的能力。
网络技术基础总结词基础知识，应用广泛详细描述网络技术基础是计算机科学与技术专业的重要基础课程之一，涵盖了计算机网络的基本概念、网络协议、网络设备、网络安全等内容。
课程强调网络技术的实际应用和网络安全管理的实践，培养学生具备网络设计和安全管理的能力。
03核心技术数据存储采用分布式存储系统，如Hadoop的HDFS，可以存储海量数据并保证数据的安全性和可靠性。
