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泉州幼儿师范高等专科学校传承百年老校“爱国爱校、爱拼敢赢、爱严相济”的“三爱”精神，遵循“自强进取、树己树人”的校训，培育具有百年特质的优良校风、教风和学风，培养高素质、反思实践型的特色人才。学校先后荣获“全国师范教育系统先进单位”“全国教育系统巾帼建功先进单位”“全国心理健康教育先进单位”“福建省‘三八’红旗集体”“福建省文明校园”“福建省示范性现代高等职业院校”“福建省先进基层党组织”“福建省校园安全稳定先进集体”和“福建高校学生心理健康教育工作示范校”等荣誉称号。2019年，学校被确立为首批国家级职业教育教师教学创新团队立项建设单位、全国“1+X”证书制度试点院校、福建省高职高专院校“三全育人”综合改革试点高校、福建省产创融合教育实践示范基地建设高校。

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大数据就业岗位：信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以十分有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

大数据知识点：什么类型的模式可以挖掘?

数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，一般而言， 这些任务可以分为两类:描述性和预测性。描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质，预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便进行预测。

(1)类/概念描述:特征化与区分；数据可以与类或概念相关联。数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。将数据汇总和特征化的方法:基于统计度量和图的简单数据汇总、基于数据立方体的OLAP上卷操作、面向属性的归纳技术。数据特征的输出可以用多种形式提供:饼图、条图、曲线、多位数据立方体、多维表;数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

(2)挖掘频繁模式、关联和相关性；频繁模式包括频繁项集(基础)、频繁子序列和频繁子结构。

(3)用于预测分析的分类与回归；分类预测类别标号，而回归建立连续值函数模型。回归分析是最常用的数值预测统计学方法，相关分析可能需要在分类和回归之前进行，它试图识别与分类和回归过程显著相关的属性。

(4)聚类分析；聚类分析数据对象，而不考虑类标号。

(5)离群点分析；大部分数据挖掘都将离群点作为噪声或异常而丢弃，然而在一些应用 中可以做离群点分析或异常挖掘

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