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请问你是数据挖掘的研究生?数据挖掘研究生阶段都学什么?
因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现（Knowledge Discovery in Databases ，KDD） ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的 ，有用的模式（也叫知识） 。 广义上说 ，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘 。从这点看来，数据挖掘就是BI（商业智能）。
深度学习：进一步深入机器学习的领域 ，专注于深度学习模型的构建与应用 。数据挖掘：教授如何从海量数据中提取有价值的信息与知识 ，提高决策效率与精度 。自然语言处理：强调语言数据的分析与理解，处理和理解人类语言数据。计算机视觉：专注于图像与视频信息的处理与应用，识别和理解视觉信息 。
机器学习：掌握从数据中学习规律和模式的 *** 。深度学习：深入了解神经 *** 及其在各种任务中的应用。数据挖掘：学习如何从大量数据中发现有价值的信息和知识。数据处理与分析课程：Hadoop与Spark：学习使用这些大数据处理工具进行大规模数据分析和处理 。统计学与数据分析：提供坚实的统计基础 ，用于有效的数据分析 。
统计学专业：统计学是研究数据收集 、整理 、分析、解释和呈现的科学 ，与数据分析需求高度契合。研究生阶段可系统学习统计模型 、推断 *** 、实验设计及概率论等基础理论，为大数据分析技术奠定基石 。部分项目侧重计算统计学和应用统计学 ，强化实际操作和编程技能 ，便于毕业后直接进入数据岗位 。
传统图挖掘问题包括社团发现、链接预测 、稠密子图挖掘与弱关系群组挖掘。社团发现将图节点分为紧密 *** ；链接预测预测节点间连边存在性；社团搜索关注局部结构 。图表示学习，即图嵌入 ，近年最火方向 ，融合随机游走 、矩阵分解与神经 *** 等 *** 。处理图时，需考虑图类型、正负样本、传播方式与保留信息。
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