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MSC（COMPSC）2024-25提供的课程列表（以下列表未完成）Comp7103。数据挖掘（6个学分）数据挖掘是从大量数据中自动发现统计有趣且可能有用的模式。该课程的目标是研究当今用于数据挖掘和在线分析处理的主要方法。主题包括数据挖掘体系结构；数据预处理；采矿协会规则；分类;聚类；在线分析处理（OLAP）；数据挖掘系统和语言；高级数据挖掘（Web，空间和时间数据）。comp7104。高级数据库系统（6个学分）该课程将研究数据库系统中的一些高级主题和技术，重点关注数据库系统设计和算法的各个方面，以及用于结构化数据的大数据处理。传统主题包括查询优化，物理数据库设计，事务管理，崩溃恢复，并行数据库。该课程还将调查选定领域的一些最新发展，例如NOSQL数据库和基于SQL的关系（结构化）数据的大数据管理系统。comp7106。大数据管理（6个学分）该课程将研究大数据中的一些高级主题和技术。它还将调查大数据管理和可扩展数据科学的特定领域的最新发展和进展。主题包括但不限于：大数据库管理技术，空间数据管理和空间网络，数据质量和不确定数据库，TOP-K查询，图形和文本数据库以及数据分析。comp7107。comp7108。复杂数据类型的管理（6个学分）课程研究不是简单标量的数据类型的管理和分析。这种复杂的数据类型包括空间数据，多维数据，时间序列数据，时间和时空数据，稀疏的多维矢量，设置值数据，字符串和序列，同质和异构图形，知识基础图，知识基础图，地理文字和地理 - 地理和地理数据。对于每种数据类型，我们将学习流行的查询和分析任务，以及用于主内存和磁盘的存储和索引方法。网络数据分析（6个学分）在数据时代，许多现实世界应用程序最能以网络表示。这种观点至关重要，因为分析这些网络可以发现有价值的见解，提取有趣的信息并做出明智的决定。现代技术已大大提高了我们访问大量数据，简化和降低存储成本的能力。了解数据的重要性对于应对各种挑战，例如交通拥堵，金融网络欺诈检测以及在社交网络中的错误信息的传播，仅举几例。因此，开发可以解决这些挑战的高级工具的必要性越来越多，并且进一步了解数据的重要性比以往任何时候都更加必要。这些技术的示例可以是机器学习技术（例如，使用GNN对不同的问题进行建模）和自然语言处理（NLP）技术（文本预处理和情感分析）。
MSC（COMPSC）2024-25
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