数据挖掘学习课程包括数据预处理、统计分析、机器学习、数据可视化等。课程概览涵盖数据挖掘的基本概念、算法、工具及其应用。全方位解析数据挖掘学什么，旨在培养具备数据挖掘技能的专业人才。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据挖掘已成为当今社会最热门的技术领域之一，数据挖掘学什么？本文将从数据挖掘课程内容、课程设置以及就业前景等方面，全方位解析数据挖掘学什么。
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1、数据挖掘基本概念
我们需要了解数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的定义、数据挖掘的应用领域、数据挖掘的基本步骤等。
2、数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中至关重要的一环，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等。
3、特征工程
特征工程是数据挖掘过程中的关键步骤，它涉及从原始数据中提取出对挖掘任务有用的特征，提高挖掘模型的性能。
4、数据挖掘算法
数据挖掘算法是数据挖掘的核心，主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、时间序列分析等。
5、数据挖掘应用
数据挖掘技术在各个领域都有广泛应用，如金融、医疗、零售、物流等。
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6、挖掘工具与技术
掌握数据挖掘工具与技术，如Python、R、Hadoop、Spark等，能够帮助我们更好地进行数据挖掘。
数据挖掘课程设置
1、基础课程
基础课程主要包括数学、统计学、计算机科学等，为后续学习数据挖掘打下坚实基础。
2、专业课程
专业课程包括数据挖掘导论、数据预处理、特征工程、数据挖掘算法、数据挖掘应用等。
3、实践课程
实践课程旨在提高学生的实际操作能力，通过项目实战，让学生掌握数据挖掘技术在实际应用中的运用。
4、课外拓展
课外拓展课程包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，拓宽学生的知识面。
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数据挖掘就业前景
1、行业需求
随着大数据时代的到来，数据挖掘人才需求旺盛，各类企业、研究机构、政府部门等都需要数据挖掘专业人才。
2、职业发展
数据挖掘专业人才可以从事数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家等岗位，职业发展前景广阔。
3、薪资待遇
数据挖掘专业人才薪资待遇较高，具备一定经验和技能的数据挖掘工程师年薪可达数十万元。
数据挖掘是一门涉及多个领域的综合性技术，学习数据挖掘需要掌握丰富的理论知识、实践经验以及工具技术，通过本文对数据挖掘学什么的全面解析，希望对广大数据挖掘爱好者有所帮助，在未来的学习和工作中，不断拓展自己的知识面，提高自己的技能，成为数据挖掘领域的佼佼者。
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