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数据仓库与知识工程课程教学大纲.doc

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数据仓库与知识工程课程教学大纲.doc

上传人:kunpengchaoyue 2018/7/18 文件大小:45 KB

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文档介绍

文档介绍:《数据仓库与知识工程》课程教学大纲
一、课程基本信息
中文名称:数据仓库与知识工程
英文名称:
开课学院:计算机科学学院
课程编码:
学分:2
总学时:32
适用专业:计算机科学与技术学术硕士,软件工程学术硕士,软件工程专业硕士
修读基础: 数据库原理及应用
课程负责人:李建(教授)
主讲教师:李建(教授);肖斌(副教授)
二、课程目的任务
(课程在实现培养目标中的地位作用)
通过学****数据仓库的基本概念、数据仓库的开发模型和开发过程的知识,结合OLAP技术和数据挖掘技术, 使学生获得开发和利用数据仓库的基本技能,为学生以后从事数据仓库系统的开发和维护打下基础,对数据挖掘的关联规则,分类方法,聚类方法有深入的了解,并能够在软件开发过程中熟练掌握这些方法加以应用。本门课程的开设,旨在培养学生设计数据仓库的能力、分析问题和解决问题的能力。
(简述:主要内容、重点、难点等)
(1)数据仓库导论
主要内容
1)为何建立数据仓库
2)数据仓库的定义和基本特征
3)数据仓库的体系结构和数据组织
4)数据仓库的关键技术
重点:数据仓库概念及基本特征
难点:数据仓库的结构
(2)数据仓库的开发过程和模型
主要内容
1)数据仓库的生命周期
2)数据仓库的开发特点
3)数据仓库的模型
重点:概念模型、逻辑模型、物理模型
难点:元数据模型、粒度模型
(3)数据仓库设计
主要内容
1)企业模型设计
2)概念模型设计
3)逻辑模型设计
4)物理辑模型设计
重点:概念模型设计、逻辑模型设计
难点:物理模型设计
(4)OLAP技术
主要内容
1)OLAP基本概念
2)OLAP与多维分析
3)基于多维的OLAP
4)关系OLAP
重点:OLAP基本概念、关系OLAP
难点:多维的OLAP
第五章数据挖掘(学时6)
主要内容
1)数据挖掘概述
2)关联挖掘
3)分类挖掘和预测
4)聚类挖掘
5)时间序列分析
重点:数据挖掘流程、关联规则挖掘、分类挖掘
难点:聚类挖掘、时间序列分析

要求学生具备数据库系统的基本知识和数据库应用系统的开发经验。通过本课程学****学生应该掌握数据仓库与数据挖掘领域的基本理论、基本原理和实现技术,对数据仓库及其实现技术与应用有一个整体的、系统的掌握,对OLAP技术以及各类模式的数据挖掘算法有较全面、深入的理解,以适应计算机科学技术新的发展趋势,并为实际应用打下坚实的基础。
三、教学内容与学时分配(课内22学时,实验10学时)
(一)课堂教学(22学时)
第一章数据仓库导论(学时4)





第二章数据仓库开发过程和模型(4学时)






第三章数据仓库设计(4学时)
企业模型设计
概念模型设计
逻辑模型设计
物理辑模型设计
第四章 OLAP技术(4学时)