职业建设对于每位工程专业的学生至关重要。数据挖掘技术帮助获取知识、揭示潜在信息,并应用于学术数据集,如CCET 1、CCET 2和CCET 3的内部成绩及作业分数。系统根据学生分析结果预测最终学期成绩,引入了重加权增强的算法以提升预测准确性。
学术数据挖掘技术在职业建设中的应用
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核心技能
编程语言: Python 和 R 是数据挖掘常用的编程语言,熟练掌握它们是进行数据分析和建模的基础。
数据库: 熟悉 SQL 等数据库查询语言,能够从大型数据库中提取和处理数据。
机器学习: 掌握各种机器学习算法,例如回归分析、决策树、支持向量机等,并能够将其应用于解决实际问题。
数据可视化: 能够使用数据可视化工具清晰有效地展示数据分析结果,并从中提炼出有价值的洞察。
领域知识: 了解目标行业的业务流程和
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