本文目录导读：
课程简介
本课程旨在培养学员对数据挖掘技术的深入理解，使其能够熟练运用数据挖掘方法解决实际问题，课程内容涵盖数据挖掘的基本概念、数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估以及数据挖掘在实际应用中的案例分析，通过本课程的学习，学员将具备数据挖掘的基本技能，为从事数据分析师、数据科学家等职业奠定基础。
1、数据挖掘概述
（1）数据挖掘的基本概念及发展历程
（2）数据挖掘的应用领域及发展趋势
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（3）数据挖掘的基本流程
2、数据预处理
（1）数据清洗
（2）数据集成
（3）数据变换
（4）数据归一化
3、特征选择
（1）特征选择的基本方法
（2）特征选择的重要性及评价指标
（3）常用特征选择算法
4、模型选择
（1）监督学习模型
（2）无监督学习模型
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（3）半监督学习模型
（4）增强学习模型
5、模型评估
（1）模型评估指标
（2）模型评估方法
（3）交叉验证
6、数据挖掘在实际应用中的案例分析
（1）电商推荐系统
（2）金融风控
（3）医疗诊断
（4）社交网络分析
教学方法
1、理论教学：通过课堂讲授、案例分析等方式，使学员掌握数据挖掘的基本概念、方法和技巧。
2、实践教学：通过实验、项目实践等方式，使学员熟练运用数据挖掘技术解决实际问题。
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3、讨论交流：鼓励学员积极参与课堂讨论，分享学习心得，提高学习效果。
课程安排
1、课时：共计40课时，分为20次课。
2、课堂时间：每周一次，每次2小时。
3、实践时间：课后自行完成实验和项目实践。
考核方式
1、平时成绩：包括课堂表现、实验报告、项目实践等。
2、期末考试：闭卷考试，考察学员对数据挖掘基本概念、方法和技巧的掌握程度。
课程目标
1、学员能够熟练掌握数据挖掘的基本概念、方法和技巧。
2、学员能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
3、学员能够具备一定的数据分析师、数据科学家等职业素养。
4、学员能够为我国数据挖掘技术的发展贡献力量。
通过本课程的学习，学员将具备数据挖掘的基本技能，为从事相关职业奠定坚实基础，在今后的学习和工作中，相信学员能够运用所学知识，为我国数据挖掘事业的发展贡献自己的力量。
标签： #数据挖掘 教案
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