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闽西职业技术学院春招大数据技术与应用论文查重在哪里查

2021/03/01 05:18:27 编辑:李老师 来源:网络整理 手机版 挑选专业

随着市场竞争的日益加剧,各行各业对计算机数字媒体技术专业人才均有需求。所以接下来百闽小编就和大家说说《闽西职业技术学院春招大数据技术与应用论文查重在哪里查》感兴趣的朋友继续看下去吧!

闽西职业技术学院为公办高等职业院校。闽西职业大学创办于1983年;龙岩地区工交大专班创办于1978年,1980年改为龙岩工业学校。2004年闽西职业大学、龙岩工业学校合并,更名为闽西职业技术学院。2008年被确定为福建省示范性高职院校,2010年被国家教育部、财政部确定为“国家示范性高等职业院校建设计划”骨干高职院校立项建设单位,2016年1月被确定为“福建省示范性现代职业院校建设工程”培育项目院校。2016年2月国家骨干高职院校建设项目通过“两部”验收,学院跻身国家200所示范(骨干)高职院校行列。据中国科学评价研究中心、中国教科评价网发布的“2018-2019年中国高职高专院校竞争力排行榜”显示,学院竞争力排行福建省高职高专第4、全国高职高专第212位。

大数据就业岗位:Hadoop开发

随着数据规模不断增大,传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

大数据知识点:什么类型的模式可以挖掘?

数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式,一般而言, 这些任务可以分为两类:描述性和预测性。描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质,预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳,以便进行预测。

(1)类/概念描述:特征化与区分;数据可以与类或概念相关联。数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。将数据汇总和特征化的方法:基于统计度量和图的简单数据汇总、基于数据立方体的OLAP上卷操作、面向属性的归纳技术。数据特征的输出可以用多种形式提供:饼图、条图、曲线、多位数据立方体、多维表;数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

(2)挖掘频繁模式、关联和相关性;频繁模式包括频繁项集(基础)、频繁子序列和频繁子结构。

(3)用于预测分析的分类与回归;分类预测类别标号,而回归建立连续值函数模型。回归分析是较常用的数值预测统计学方法,相关分析可能需要在分类和回归之前进行,它试图识别与分类和回归过程显著相关的属性。

(4)聚类分析;聚类分析数据对象,而不考虑类标号。

(5)离群点分析;大部分数据挖掘都将离群点作为噪声或异常而丢弃,然而在一些应用 中可以做离群点分析或异常挖掘

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