摘要：随着数据驱动决策在多个行业的普及,本文探讨了《数据采集与预处理》课程的改革与实践。课程内容与市场需求紧密结合,强调理论与实践的融合,并采用项目驱动的教学模式。课程通过案例分析、团队合作和实时反馈培养学生的问题分析、解决方案设计和团队协作能力。强调代码优雅、高效的存储结构设计和数据质量控制。实践结果显示,此教学改革有效提升了学生的职业技能和产品思维,增加了对大数据行业的理解和兴趣。

摘要：为了解决传统子图挖掘算法时效性差的问题,设计了一种基于Spark平台的恶意软件最大频繁子图挖掘方法。该方法在保证挖掘信息完整的前提下,避免了挖掘所有频繁子图,采用了改进的FSMBUS方法来挖掘恶意软件的最大频繁子图,利用分布式架构Spark迭代计算优势,提高了挖掘效率。此外,改进算法还被应用于恶意软件同源性判定,改善了恶意软件检测效果。最后,通过对比实验结果,论证了该方法的高效性和可行性。

摘要：本文深入探讨了《数据采集与预处理》课程中采用的过程化考核模式,此举旨在应对信息技术迅速发展背景下数据处理技能的日益重要性。该文首先界定了数据处理技能在教学中的需求,然后设计并实施了一个综合性考核模式,该模式融合了持续性评估、项目作业和小组互动等多种评价手段。实践证明,这一模式有效促进了学生技能的提升,并加强了理论知识与实践应用的结合。文章最后得出的结论,为该课程教学方法的改革提供了切实可行的建议,并为教育评价领域提供了有价值的实证参考。

摘要：针对目前传统的课程考核方式和现有过程性考核存在着不利于学生全面发展和能力提升的问题,本文提出了在新工科背景下加强课程设计和教学内容的改革、建立师生互动的教学模式、实施过程化考核等方面的教育教学模式改革措施。经实践证明,课程过程化改革能够对学生实践能力和创新能力的全面评价。