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武汉大学大数据技术专业工程硕士在职研究生招生简章

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

《大数据技术》本课程的目标是使学生了解大规模数据处理常用的技术、算法和应用系统领域的主要现状,掌握大规模数据处理相关的常用算法,大数据处理系统的设计以及在搜索系统中的大规模数据处理技术,课程中需要学生阅读大量的相关论文来加深对技术的理解。

《多元统计分析与大数据建模》本课程主要讲解数据的收集和整理、数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法,并系统地介绍经济管理等领域应用颇广的一些新方法。

《数据挖掘与数据仓库》本课程主要讲解数据挖掘和数据仓库技术的基本原理和应用方法,包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘等。

《计算广告学》本课程详细讲解计算广告学的体系、主要形式,以及当前主流和新兴网络广告,包括广告投放样式、广告投放系统、广告计费方式分析等。

同时深入学习并掌握大规模广告投放系统如何通过竞价机制的设计,平衡广告主、广告发布商、网民各方利益,掌握搜索广告检索的基本流程及常用技术。

《社交网络分析》本课程是大数据技术与应用专业的高级专业课程。 本课程详细讲解社会媒体和社会计算的基本概念、社交网络分析的主要研究内容及其主要方法和技术、社交网络分析技术的研究进展、社交网络分析的主要对象和目标等,并对主要的分析内容展开讨论。

《AWS企业级实践》本课程涉及基于AWS云平台进行应用设计的一些最佳实践经验,包括从整体云计算应用的设计理念和不同AWS服务在使用过程中的一些注意事项和应用技巧,同时,本课程还包含了大量的实验项目练习,帮助学生提高动手能力。

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