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《数据处理技术》课程介绍;课程目标与内容概述;第一章：数据处理基础;1.1数据的定义与特征;1.2数据处理的概念;1.3数据处理的目的和意义;1.4数据处理的基本流程;1.5数据处理技术的发展历程;第二章：数据采集技术;2.1数据源类型;2.2结构化数据采集;2.3半结构化数据采集;2.4非结构化数据采集;2.5网络爬虫技术;2.6传感器数据采集;第三章：数据预处理;3.1数据清洗;3.2数据转换;3.3数据规约;3.4数据集成;3.5数据离散化;3.6特征选择与提取;第四章：数据存储技术;4.1关系型数据库;4.2NoSQL数据库;4.3分布式文件系统;4.4数据仓库;4.5数据湖;第五章：数据处理框架;5.1Hadoop生态系统;5.2MapReduce编程模型;5.3ApacheSpark框架;5.4Flink流处理框架;5.5Storm实时计算框架;第六章：数据分析技术;6.1描述性统计分析;6.2推断性统计分析;6.3相关性分析;6.4回归分析;6.5聚类分析;6.6分类分析;第七章：数据挖掘技术;7.1关联规则挖掘;7.2序列模式挖掘;7.3异常检测;7.4社交网络分析;7.5文本挖掘;第八章：大数据可视化;8.1可视化基本原理;8.2常见图表类型;8.3交互式可视化;8.4地理信息可视化;8.5可视化工具介绍;第九章：数据处理应用实例;9.1金融行业应用;9.2医疗健康应用;9.3智慧城市应用;9.4电子商务应用;课程总结;未来发展趋势与展望
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