The new interdisciplinary field of Data Mining emerged in the early 1990s as a response to the profusion of digital data generated in numerous fields such as biology, chemistry, astronomy, advertising, banking and finance, retail market, stock market, and the WWW. In this paper, I describe an undergraduate course in Data Mining offered at the College of Saint Benedict and Saint John's University in Spring of 2007 as a CSCI-317-upper-division "Topics in Computer Science"- course, entitled "Data Intelligence." One of the main objectives of the course was to engage students in experimental computing research through a number of carefully planned research activities resulting in better understanding of the course contents and deeper insights into the challenges faced by the data mining community.
数据挖掘的新跨学科领域出现于1990年代初,是对生物学,化学,天文学,广告,银行和金融,零售市场,股票市场以及万维网。在本文中,我描述了2007年春季在圣本尼迪克特大学和圣约翰大学开设的数据挖掘本科课程,称为CSCI-317上层“计算机科学概论”课程,名为“数据智能”。 ”该课程的主要目标之一是通过一系列精心计划的研究活动,使学生参与实验计算研究,从而更好地理解课程内容,并对数据挖掘社区所面临的挑战有更深入的了解。 P>
机译:数据挖掘方面的本科研究经验
机译:利用数据挖掘技术在建立模型中确定影响本科生学术数据的因素
机译:利用回顾性研究问题与数据库挖掘作为本科人体生理过程中基于查询的实验室的基础
机译:优化数据挖掘过程:基于CBR的数据挖掘经验工厂
机译:使用数据挖掘调查帕金森氏病患者的住院经历
机译:功能性:手动数据挖掘工作流程用于生成功能假设用于非特征的人类蛋白质及其本科生的应用
机译:NASA的机器人采矿比赛为大学生提供完整的生命周期系统工程经验
机译:Nasa的机器人采矿竞赛为本科生提供全生命周期系统工程经验。