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河北联合大学

吉林大学数据库

Oracle 凭借超过三分之一的市场份额，多年来稳居全球数据库市场霸主地位。

Oracle 大学课件的内容挺全的，专门为想系统学 Oracle 的人准备的。课件从数据库的基本架构、SQL/PLSQL 语言到性能调优、备份恢复都讲得比较细，适合 DBA 或开发深入掌握数据库核心知识。 Oracle 架构的蛮详细的，比如SGA、PGA这些内存结构，还有控制文件、数据文件怎么运作，学完你就明白 Oracle 是怎么“活着”的。 SQL 和 PL/SQL的部分也扎实。从SELECT、JOIN讲到怎么写存储过程、触发器，还有语法注意点，学完能上手做一些自动化的数据库操作。 关于索引和表设计，也讲得挺实用，比如怎么建分区表、选什么索引更高效，这些对数据库性能影响挺大。写 SQL 的

重庆大学的数据挖掘课件挺有料的，全英文教学，内容讲得清楚，思路也蛮国际化，适合想系统学点算法的人。尤其是数据预那块讲得比较细，从数据清洗到规约都带例子，挺实用的。像常见的聚类算法，比如 K-means、DBSCAN 也都有，代码部分还能配合 Python、R 来练，动手体验也比较到位。关联规则那块也不错，用了 Apriori 和 FP-Growth 两种方法，还顺带讲了下在推荐系统、市场这些场景的实际应用，听起来就离业务不远。如果你正好在做聚类或规则挖掘相关的东西，这份课件可以当参考文档用，学起来比较轻松，也挺有启发的。

该数据库文件包含中国各大学的名称信息，可用于数据分析、研究等用途。

数据库是信息时代的核心，它是一种组织、存储和检索数据的系统，用于高效地管理大量结构化数据。在大学教育中，数据库课程是计算机科学及相关专业的重要组成部分，它为学生提供了理解数据管理和信息处理的基础。本教程帮助学生掌握数据库的基本概念、设计原则和操作技术，涵盖了关系模型、实体-关系模型（E-R模型）、SQL编程语言等内容。学生将学习如何创建数据库、定义数据表结构、执行查询、创建视图和索引，以及数据库设计的各个阶段和相关管理技术。此外，教程还关注数据库安全性、并发控制、恢复机制和性能优化，以及现代数据库系统如分布式数据库、云数据库和NoSQL数据库的发展趋势。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合计算机科学、统计学与机器学习等技术。在苏州大学的数据挖掘课程中，学生将深入理解数据挖掘的基本概念、方法和应用。课程内容包括数据挖掘概述，预处理阶段如数据清洗、集成、转换和规约，以及具体的数据挖掘方法和常用的机器学习算法。学习过程中涉及的工具与平台有R、Python、SPSS、WEKA等，学生通过案例研究和数据可视化技术掌握数据挖掘的实际应用。同时，课程强调数据伦理与隐私保护的重要性。

数据挖掘是从海量数据中提取有用信息并转化为知识的过程，是信息技术领域的研究热点，尤其在大数据时代背景下显得尤为重要。本课程为浙江大学研究生设计，涵盖数据挖掘的理论、算法及相关国际会议和论文，深入理解数据挖掘的基本概念、方法和技术。数据挖掘的发展背景可以追溯到信息时代，随着数据库技术和数据量的急剧增加，传统数据库虽然高效处理数据但无法发现隐藏知识，这促使基于数据库的知识发现（KDD）研究，即数据挖掘。KDD是多学科交叉领域，包括数据库技术、统计学、高性能计算、人工智能和机器学习等，其目标是从大量数据中自动发现有价值的知识。数据挖掘应用广泛，如电信行业中用于客户流失模式识别，银行领域通过聚类分析促