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随着大数据时代的到来，数据挖掘与数据仓库成为热门专业领域，许多企业对数据挖掘与数据仓库人才的需求日益增长，使得这一专业成为众多学子追捧的对象，数据挖掘与数据仓库学什么？本文将从以下几个方面进行详细介绍。
1、数据预处理：数据挖掘的第一步是对原始数据进行清洗、转换、集成等预处理操作，以便为后续分析提供高质量的数据。
2、数据挖掘算法：掌握常见的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，了解各种算法的原理、优缺点及适用场景。
3、数据挖掘工具：熟练使用数据挖掘工具，如R、Python、MATLAB等，掌握各类工具的基本操作和编程技巧。
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4、数据可视化：学会使用数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，将数据挖掘结果以图表形式直观展示。
5、数据挖掘应用：了解数据挖掘在各个领域的应用，如金融、医疗、电商、物流等，培养解决实际问题的能力。
1、数据仓库概念：了解数据仓库的基本概念、架构、设计原则等，掌握数据仓库与数据湖、大数据平台等技术的区别。
2、数据仓库架构：熟悉数据仓库的各个组件，如数据源、ETL（抽取、转换、加载）、数据存储、数据访问等。
3、数据仓库设计：学习数据仓库的物理设计、逻辑设计、维度设计等，掌握数据仓库设计方法。
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4、数据仓库建模：了解数据仓库的建模方法，如星型模型、雪花模型等，掌握数据仓库建模技巧。
5、数据仓库优化：学习数据仓库的性能优化、查询优化、存储优化等，提高数据仓库的运行效率。
技能提升
1、编程能力：掌握Python、Java、SQL等编程语言，提高数据处理和分析能力。
2、数学基础：学习概率论、统计学、线性代数等数学知识，为数据挖掘和数据分析提供理论基础。
3、数据库知识：熟悉关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis），掌握数据库的基本操作和性能优化。
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4、软件工程：学习软件工程的基本原理和方法，提高编程和项目开发能力。
5、沟通与团队协作：具备良好的沟通能力和团队协作精神，为职场发展奠定基础。
数据挖掘与数据仓库作为热门专业领域，其学习内容丰富、技能要求较高，通过学习数据挖掘和数据库相关知识，掌握相关技能，为未来职场发展奠定坚实基础，希望本文对广大学习者有所帮助。
标签： #数据挖掘与数据仓库学什么
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