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KDD is国际on著名on数据挖掘被认为是知识发现领域的顶级会议之一。KDD全称是知识发现与数据挖掘，即知识发现与数据 挖掘，是由ACM(计算机械协会)主办的一个性学术会议。该会议每年举行一次，为交流学术研究成果、展示最新技术以及分享经验和想法提供平台。

大会汇聚了来自世界各地的学术研究者、产业界专家和学生，交流分享-3挖掘以及知识发现领域的最新研究成果、应用案例和技术创新。KDD会议的论文主要涉及以下几个方面:数据 -0/，机器学习，数据科学，知识发现，大数据分析，数据。KDD会议的论文质量和数量都很高，因此KDD上发表的论文对这一领域的研究者来说是非常有价值的。

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是一套专业的、科学的、国际系统化的人才测评标准，分为一级、二级、三级，符合当前数据和数据分析技术的全球趋势。2、SAS认证SAS全球专业认证是由SAS公司颁发，在国际数据挖掘上得到认可的商业智能领域的权威认证，获得SAS全球专业认证，将在数据。3.CourseraCoursera是一个免费的大型开放在线课程项目，由两位来自斯坦福大学的计算机科学教授创建。

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数据 挖掘应该更正确地命名为‘丛数据钟挖掘知识’，可惜有点长。很多人把数据 挖掘看成是另一个常用词数据数据库中的知识发现或者是KDD的代名词。还有的只是把数据 挖掘作为数据中知识发现过程的一个基本步骤。"数据 挖掘:概念与技术"(Freeeimj。哈南DM。坎贝尔)"数据挖掘是-的观测。

Finance数据挖掘案例教学:VaR的定义、计算和应用。目前，金融资产市场风险(包括信用风险和操作风险)的常用计量工具是ValueatRisk(VaR)。几个巴塞尔协议形成后，用VAR度量金融风险就更难了。对金融风险建立一个准确的风险值度量并不容易。本案例通过建立美元指数市场风险的VaR计量模型，研究不同VaR模型对银行监管资本要求的影响，并通过案例对VaR的定义、计算和应用进行全面介绍。

由于VaR与收益率的分布函数(密度函数)密切相关，特别是与分布函数(密度函数)的尾部性质密切相关，因此VaR模型的准确性与我们描述金融资产收益率过程的准确性密切相关，特别是收益率过程的尾部特征。因为这个描述比较难，所以建立一个准确的VaR模型并不容易。

国际知识发现和数据 挖掘竞赛1(KDDCUP)由ACM 数据 挖掘和知识发现组织。KDD的英文全称是知识发现和数据挖掘，即知识发现和数据 挖掘，KDDCup比赛由ACM协会SIGKDD分会组织。自1997年起每年举办一届，是目前数据 挖掘领域最具影响力的比赛。