Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Đề cương chi tiết học phần Khai thác dữ liệu (Data mining)
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Đề cương chi tiết học phần Khai thác dữ liệu (Data mining)
Chí Khiêm
558
7
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
"Đề cương chi tiết học phần Khai thác dữ liệu (Data mining)" được biên soạn nhằm phục vụ cho quá giảng viên trong quá trình biên soạn bài giảng giảng dạy theo đúng chương trình của môn học. | BM01.QT02 ĐNT-ĐT TRƯỜNG ĐH NGOẠI NGỮ - TIN HỌC TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Độc lập Tự do Hạnh Phúc ____ ______ ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN 1. Thông tin chung về học phần - Tên học phần Khai thác dữ liệu Data mining - Mã số học phần 1250174 - Số tín chỉ học phần 4 tín chỉ - Thuộc chương trình đào tạo của bậc ngành Đại học ngành Công nghệ Thông tin - Số tiết học phần Nghe giảng lý thuyết 30 tiết Làm bài tập trên lớp 0 tiết Thảo luận 0 tiết Thực hành thực tập 30 tiết Hoạt động theo nhóm 0 tiết Thực tế 0 tiết Tự học 120 giờ - Đơn vị phụ trách học phần Bộ môn Hệ thống thông tin Khoa Công Nghệ Thông Tin. 2. Học phần trước Cơ sở dữ liệu Xác suất thống kê Các hệ quản trị Cơ sở dữ liệu. 3. Mục tiêu của học phần - Môn học này nhằm cung cấp cho sinh viên những kiến thức cơ bản về lĩnh vực Khai thác dữ liệu và những ứng dụng của nó vào các ngành khoa học khác. - Môn học này bao gồm các nội dung tổng quát liên quan đến quy trình khám phá tri thức từ dữ liệu và các nội dung chuyên sâu liên quan đến các kỹ thuật thông dụng trong khai thác dữ liệu như khai thác tập phổ biến và luật kết hợp phân loại gom cụm biểu diễn và đánh giá tri thức. 1 4. Chuẩn đầu ra Đáp ứng Nội dung CĐR CTĐT Kiến thức 4.1.1. Kiến thức nền tảng Các khái niệm về lĩnh vực khai K1 thác dữ liệu và các vấn đề liên quan. Biết và giải thích được các thuật ngữ tiếng Anh thuộc lĩnh vực dữ liệu lớn 4.1.2. Hiểu được ý nghĩa và ứng dụng của các bài toán trong K2 K3 khai thác dữ liệu đối với các vấn đề thực tế. Kỹ năng 4.2.1. Sử dụng được một số công cụ trong việc triển khai và S2 lập trình trên dữ liệu lớn. 4.2.2. Kỹ năng nghề nghiệp Xây dựng được một số thành S1 S3 phần của một hệ thống khai thác dữ liệu ở quy mô nhỏ. 4.2.3. Kỹ năng cá nhân Vận dụng được một số vấn đề và các cách tiếp cận trong khai thác dữ liệu Thái độ 4.3.1. Tôn trọng quyền tác giả sử dụng phần mềm hợp pháp A1 4.3.2. Đi học đều đặn nghỉ học phải có lí do chính đáng và A2 A3 phải xin phép. Không đi trễ .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Đề cương chi tiết học phần: Kỹ thuật khai thác thủy sản
Đề cương chi tiết học phần: Kỹ năng khai thác thông tin trong phát triển nông thôn
Đề cương chi tiết học phần: Khai thác lâm sản
Đề cương chi tiết học phần: Khai thác dược liệu tự nhiên
Đề cương chi tiết học phần Khai thác dữ liệu (Data mining)
Đề cương chi tiết học phần: Kỹ thuật nuôi trồng rong biển
Đề cương chi tiết học phần: Công nghệ sinh sản
Cơ sở lý thuyết khí nén, thủy lực
Đề cương chi tiết học phần Chuyên đề Net và XML (.NET & XML Topics) bậc Cao đẳng
Đề cương chi tiết học phần: Bình trang điện tử
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.