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数据与信息处理;课程概述;学习目标;第一部分:数据处理基础;什么是数据?;数据的类型;数据处理的定义;数据处理的目的;数据处理的基本流程;数据采集;数据清洗;数据转换;数据存储;第二部分:数据分析方法;描述性统计分析;探索性数据分析;推断性统计分析;预测性分析;文本分析;时间序列分析;第三部分:数据可视化;数据可视化的重要性;常用图表类型;柱状图和条形图;折线图;散点图;饼图;热力图;地图可视化;第四部分:数据挖掘技术;数据挖掘概述;分类算法;聚类算法;关联规则挖掘;异常检测;第五部分:机器学习基础;机器学习简介;监督学习;无监督学习;强化学习;常用机器学习算法;第六部分:大数据处理;大数据的特征;分布式存储系统;分布式计算框架;实时流处理;第七部分:数据安全与隐私保护;数据安全的重要性;数据加密技术;访问控制;数据脱敏;隐私保护法规;第八部分:数据处理工具与平台;常用数据处理软件;数据库管理系统;云计算平台;第九部分:数据处理案例分析;金融数据分析案例;社交媒体数据分析案例;总结与展望
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