本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据挖掘与数据仓库技术成为了各行各业的热门话题，数据挖掘与数据仓库专业究竟学什么？本文将从专业课程、实践技能、就业前景等方面进行深入剖析，帮助您全面了解这个专业。
专业课程
1、数据结构与算法
数据结构与算法是数据挖掘与数据仓库专业的基础课程，通过学习这门课程，学生可以掌握数据存储、处理和检索的基本方法，为后续学习打下坚实基础。
2、数据库原理与应用
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数据库原理与应用课程主要介绍数据库的基本概念、设计方法、实现技术等，学生需要学习如何创建、查询、维护数据库，为数据挖掘与数据仓库工作提供有力支持。
3、数据挖掘技术
数据挖掘技术是数据挖掘与数据仓库专业的核心课程，该课程涵盖了数据预处理、特征选择、分类、聚类、关联规则挖掘等关键技术，学生需要掌握各种数据挖掘算法，并能将其应用于实际项目中。
4、数据仓库技术
数据仓库技术课程主要介绍数据仓库的设计、实现、优化等，学生需要学习如何构建数据仓库，实现数据整合、分析和挖掘，为企业的决策提供有力支持。
5、统计学
统计学是数据挖掘与数据仓库专业的重要课程，通过学习统计学，学生可以掌握数据分析的基本方法，为数据挖掘和决策支持提供理论依据。
6、机器学习
机器学习课程介绍了各种机器学习算法及其在数据挖掘中的应用，学生需要学习如何利用机器学习技术解决实际问题，提高数据挖掘的效率和准确性。
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7、数据可视化
数据可视化课程旨在培养学生将数据以直观、易懂的方式呈现的能力，学生需要掌握各种数据可视化工具和技术，使数据更具吸引力。
实践技能
1、数据处理能力
数据挖掘与数据仓库专业要求学生具备较强的数据处理能力，包括数据清洗、数据转换、数据集成等。
2、编程能力
编程能力是数据挖掘与数据仓库专业的重要技能，学生需要掌握至少一种编程语言，如Python、Java等，以便在数据挖掘和数据分析过程中进行编程实现。
3、项目实践能力
数据挖掘与数据仓库专业强调实践能力，学生需要参与实际项目，将所学知识应用于解决实际问题，提高自己的实际操作能力。
就业前景
数据挖掘与数据仓库专业毕业生就业前景广阔，以下是一些就业方向：
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1、数据分析师：在各类企业、政府机构等从事数据分析工作，为企业决策提供数据支持。
2、数据工程师：负责数据仓库的设计、构建、维护等工作。
3、机器学习工程师：在人工智能、大数据等领域从事机器学习算法研究与应用。
4、数据挖掘工程师：从事数据挖掘技术的研究与应用，为各类企业解决实际问题。
5、数据可视化工程师：负责将数据以直观、易懂的方式呈现，提高数据的价值。
数据挖掘与数据仓库专业是一门涉及多个领域的综合性专业，通过学习本专业，学生可以掌握数据挖掘、数据仓库等关键技术，具备较强的数据处理、编程和项目实践能力，在就业市场上，数据挖掘与数据仓库专业毕业生具有广泛的就业前景，希望本文对您有所帮助。
标签： #数据挖掘与数据仓库学什么
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