1. 大数据挖掘竞赛
2021年大学生可以参加的30+个科创竞赛-信息汇总（一）
1. “中国软件杯”大学生软件设计大赛：
2. “泰迪杯”数据挖掘挑战赛：
3. 未来杯高校AI挑战赛：
4. “发现杯”全国大学生互联网软件设计大奖赛：
5. “华为云杯”2020深圳开放数据应用创新大赛：
6. 公共安全创新创业大赛：
2. 数据挖掘竞赛题目的大作业
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性（Predictive）模式和描述性（Descriptive）模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。
（1）根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web。
（2）根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。神经网络方法中，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。
3. 数据挖掘竞赛论文
1，汪林玉，硕士研究生，人工智能教研室专任教师，主讲课程为《网络爬虫技术(python)》、《IT项目管理》、《程序设计基础(java)》等课程。主要研究方向为社会网络和信息安全，发表论文于电子学报1篇。参与学院专业资源库
2张群慧，副教授/高级工程师，人工智能教研室主任，教育部中西部高等学校青年骨干教师国内访问学者（湖南大学），湖南省高等学校电子信息工程技术专业教学团队核心成员，中国计算机学会会员，湖南省人工智能学会会员。主讲课程为《Linux操作系统》、《数据结构（Python）》、《机器学习》、《语音处理技术》、《计算机视觉》等课程。
主要研究方向为人工智能、计算机控制技术。发表论文20余篇，其中EI收录1篇，CSCD核心库期刊3篇，中文核心1篇，主持省级课题8项，作为主要成员参与省级课题6项，专利4项，编写专业教材8本，其中主编5本、参编3本。指导学生参加2018年湖南省建行杯“互联网+”大学生创新创业大赛和2020年湖南省职业院校技能竞赛，获指导教师奖，曾获得校级“十佳”优秀教师、科研先进工作者
3杨灿，讲师，中南大学全日制硕士研究生，湖南省人工智能学会会员，主讲课程为《数据分析》、《图像处理技术》、《机器视觉》等课程。
主要研究方向为机器视觉、数据挖掘。发表论文10余篇，其中CSCD核心期刊3篇，国际会议论文1篇。作为主要成员参与省级课题多项，专利1项，指导学生参加2019年、2020年湖南省人工智能技术高职组技能竞赛赛项均获得一等奖。
4，康家梁
康佳梁，讲师，硕士研究生，毕业于湖南师范大学，现任湖南科技职业学院人工智能技术服务专业专任教师。主持人工智能专业课程建设一门，华为培训认证网络工程师，曾多次参与湖南省职业院校技能大赛。主要承担《人工智能数学基础》、《Python程序设计》、《Linux系统管理》、《机器学习》
4. 大数据挖掘竞赛团队口号
您好！大数据属于数学一类的专业。相关专业名称有：“信息与计算科学”、“数学与应用数学”、“统计学”等。大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是数学一类的专业。
5. 大数据挖掘竞赛题目
2021年大学生可以参加的30+个科创竞赛-信息汇总（一）
1. “中国软件杯”大学生软件设计大赛：
2. “泰迪杯”数据挖掘挑战赛：
3. 未来杯高校AI挑战赛：
4. “发现杯”全国大学生互联网软件设计大奖赛：
5. “华为云杯”2020深圳开放数据应用创新大赛：
6. 公共安全创新创业大赛：
6. 大数据挖掘竞赛官网
智学网统一登陆平台入口:http://www.zhixue.com/login.html
1.进入智学网；
2.在账号与密码上均输入你的准考证号；
3.填写你的真实姓名；
4.完成验证成功后，可能会让你修改初始密码；
5.然后点击成绩报告，即可查询。 智学网是为用户提供更加简单易用的系统操作和全面完善的资源服务，通过大数据分析充分挖掘校园考试价值，通过基于云服务的PC及移动终端综合方案为每一名老师和学生提供针对性教和个性化学的信息化环境与服务。
7. 数据挖掘竞赛有哪些
1.数据挖掘竞赛是指:从海量数据中找到有意义的模式或知识的一类专业竞赛。
2.数据挖掘竞赛涉及到很多的算法，有源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。
3.数据挖掘竞赛内容就是:反复做数据观察， 反复增剪特征（需要领域知识和运气）， 反复尝试各种各种模型，要进行各种各样的尝试，发掘有益数据和知识。所以工程代码量会很大。
随着人工智能的发展，越来越多的公司开始举办数据挖掘竞赛比赛，题目类型也越来越丰富。
8. 大数据挖掘竞赛方案
KDD Cup全称为 国际知识发现和数据挖掘竞赛，是由ACM的数据挖掘及知识发现专委会（SIGKDD）主办的数据挖掘研究领域的国际顶级赛事。KDD的英文全称是Knowledge Discovery and Data Mining，即知识发现与数据挖掘，从1997年开始，由ACM协会SIGKDD分会每年举办一次，目前是数据挖掘领域最有影响力的赛事。
数据挖掘是一个较新的交叉学科，随着海量数据近年来在各个行业的涌现,发挥了越来越大的推动作用，受到了广泛的关注。全球的华人学者在这一研究领域扮演着举足轻重的角色。国内也逐步孕育出了一支庞大的数据挖掘研究及开发队伍，并且在最近几年的KDD年会上有出色的表现。
9. 数据挖掘竞赛平台
一般都是每年的5月份左右就比赛了