澳洲半结构化数据的数据分析FIT5212Data analysis for semi-structured data课程介绍

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半结构化数据的数据分析

FIT5212

Data analysis for semi-structured data

学习目标

课程内容：

半结构化数据是公共和私营部门中增长最快的数据类型之一，例如在医疗领域。带有发件人-收件人图表、元数据和文本内容的电子邮件集合就是一个例子。本课程将探索半结构化数据的基本形式：文本、时序数据、图表和数据库中的多重关系。课程将分析和应用这些类型数据的基本机器学习算法。半结构化数据应用的一些典型行业问题也将被研究。

学习成果：

成功完成课程后，学生应该能够：

1、评估存在哪些类型的半结构化数据，以及它们为分析带来的问题；

2、针对不同类型的半结构化数据，分析不同类型的算法；

3、开发和修改半结构化数据的一些标准算法；

4、考察一些涉及半结构化数据的典型行业问题，并分析不同算法的适用性。

课程评估：

1、评估1：文本分析，25%。

2、评估2：图形分析，25%。

3、最终评估：2小时10分钟，50%。

学生必须在期末评估中取得至少45%的可用分数，学期内评估总分至少达到45%，课程总分达到50%或以上才能通过该课程。

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