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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了我国高校热门专业之一，数据挖掘与数据仓库专业旨在培养学生掌握数据挖掘、数据仓库、数据分析和大数据技术等方面的知识和技能，为我国信息产业输送高素质人才，本文将从课程设置、学习内容、就业前景等方面对数据挖掘与数据仓库专业进行深入剖析。
课程设置
1、基础课程
（1）计算机科学与技术：主要包括计算机组成原理、操作系统、计算机网络、数据结构、算法设计与分析等课程，为学生奠定扎实的计算机基础。
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（2）数学：主要包括线性代数、概率论与数理统计、离散数学等课程，为数据挖掘提供数学理论支持。
（3）统计学：主要包括描述性统计、推断性统计、多元统计分析等课程，使学生掌握统计学基本原理和方法。
2、专业课程
（1）数据挖掘：主要包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测、文本挖掘等课程，使学生掌握数据挖掘的基本技术和方法。
（2）数据仓库：主要包括数据仓库原理、数据仓库设计、数据仓库实现、数据仓库优化等课程，使学生掌握数据仓库的构建和管理方法。
（3）数据挖掘与数据仓库综合应用：主要包括数据挖掘与数据仓库在金融、电信、医疗、电商等领域的应用，使学生了解数据挖掘与数据仓库在实际工作中的应用场景。
3、实践课程
（1）数据挖掘与数据仓库实验：通过实验课程，使学生掌握数据挖掘与数据仓库的基本操作和技能。
（2）毕业设计：结合实际项目，培养学生综合运用数据挖掘与数据仓库知识解决实际问题的能力。
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1、数据挖掘
（1）数据预处理：了解数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等预处理方法。
（2）关联规则挖掘：掌握Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法。
（3）聚类分析：熟悉K-means算法、层次聚类算法等聚类分析方法。
（4）分类与预测：了解决策树、支持向量机、神经网络等分类与预测方法。
2、数据仓库
（1）数据仓库原理：掌握数据仓库的体系结构、数据仓库设计原则等基本概念。
（2）数据仓库设计：了解星型模型、雪花模型等数据仓库模型设计方法。
（3）数据仓库实现：熟悉数据仓库的ETL（提取、转换、加载）过程，掌握SQL语言在数据仓库中的应用。
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（4）数据仓库优化：了解数据仓库的性能优化、数据安全与隐私保护等方面的知识。
就业前景
数据挖掘与数据仓库专业毕业生具备较强的数据分析、数据挖掘和数据处理能力，就业前景广阔，以下列举部分就业方向：
1、数据分析师：在金融、电信、医疗、电商等领域从事数据分析工作。
2、数据挖掘工程师：在互联网、大数据、人工智能等领域从事数据挖掘工作。
3、数据仓库工程师：在企业内部或第三方数据仓库公司从事数据仓库设计、开发和维护工作。
4、数据科学家：在科研机构、高校或企业从事数据科学研究工作。
数据挖掘与数据仓库专业毕业生在当前和未来都具有较高的就业竞争力，掌握扎实的专业知识和技能，将为个人职业发展奠定坚实基础。
数据挖掘与数据仓库专业是一门涉及计算机科学、数学、统计学等多个领域的综合性专业，通过本文对课程设置、学习内容、就业前景等方面的剖析，希望对有意报考该专业的同学有所帮助，在今后的学习和工作中，我们要紧跟时代步伐，不断提升自身能力，为我国信息产业发展贡献力量。
标签： #数据挖掘与数据仓库学什么
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