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数据挖掘课程资源汇总 01 数据挖掘绪论[链接1] [链接2] 02 认识数据[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] 03 数据预处理[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] [链接6] [链接7] 04 关联规则挖掘[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] 05 数据聚类[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] [链接6] [链接7] [链接8] [链接9] 06 贝叶斯分类[链接1] [链接2] [链接3] 07 信息推荐算法[链接1] [链接2] [链接3] 08 决策树分类[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链

涵盖Hadoop、Spark、Hive、Storm、HBase、Kafka、Zookeeper、Scala、机器学习和云计算等领域的大数据课程资源，共计59套。详细信息请联系QQ：3340358180。

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Stata课程资源是学习数据分析的重要工具。无论您是初学者还是有经验的研究人员，获取到合适的Stata课程资源和配套数据集，都能帮助您更好地掌握数据分析的精髓。这些资源涵盖了从入门教程到高级应用的各个方面，并提供了丰富的数据集以供实践。下面将详细介绍如何获取和利用这些资源。

算法与数据结构包括多种逻辑结构和存储结构，如数组、链表、二叉树、堆、B树、图等，以及抽象数据类型集合和队列。每种数据结构定义了插入、删除、查找、更新、遍历等基本操作，分析了它们的时间复杂度和空间复杂度。算法设计涵盖了排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序）、查找算法（如顺序查找、二分查找、哈希查找）、图论算法（如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法）、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等。通过数学方法分析算法的效率，学习算法与数据结构有助于理解程序的工作原理并提高软件系统的效率。