本文目录导读：
1、数据挖掘基本概念与原理
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本部分主要介绍数据挖掘的基本概念、发展历程、应用领域以及数据挖掘的基本原理，使学生了解数据挖掘的基本流程，掌握数据挖掘的基本方法和技术。
2、数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，本部分主要讲解数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等数据预处理技术，使学生掌握数据预处理的方法，提高数据质量，为后续的数据挖掘工作奠定基础。
3、特征工程
特征工程是数据挖掘中的关键技术之一，本部分主要介绍特征选择、特征提取和特征组合等特征工程方法，使学生了解特征工程的重要性，掌握特征工程的方法，提高数据挖掘模型的性能。
4、数据挖掘算法
本部分介绍常见的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、预测分析等，通过实际案例，使学生掌握不同算法的原理、优缺点和应用场景。
5、数据挖掘应用案例分析
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本部分通过实际案例，展示数据挖掘在各个领域的应用，如金融、医疗、电商、物流等，使学生了解数据挖掘的实际应用，提高解决实际问题的能力。
6、数据挖掘工具与平台
本部分介绍数据挖掘常用的工具和平台，如Python、R、Spark、Hadoop等，使学生掌握数据挖掘工具的使用，提高实际操作能力。
课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念、原理和方法，掌握数据挖掘的基本流程。
2、掌握数据预处理、特征工程、数据挖掘算法等关键技术，具备解决实际问题的能力。
3、熟悉数据挖掘在各个领域的应用，提高跨学科思维能力。
4、掌握数据挖掘工具和平台的使用，具备实际操作能力。
5、培养团队合作精神，提高沟通与表达能力。
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6、培养创新意识，激发学生对数据挖掘领域的兴趣。
教学方式
1、理论教学：通过课堂讲授、案例分析等方式，使学生掌握数据挖掘的基本知识和技能。
2、实践教学：通过实验、项目实战等方式，提高学生的实际操作能力。
3、互动教学：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养学生的创新思维和解决问题的能力。
4、案例教学：结合实际案例，使学生了解数据挖掘在各个领域的应用。
5、跨学科教学：引入相关领域的知识，提高学生的综合素质。
数据挖掘课程旨在培养学生具备数据挖掘的基本知识和技能，提高解决实际问题的能力，为我国数据挖掘领域的发展贡献力量，通过本课程的学习，学生将能够掌握数据挖掘的核心技术，为未来的职业发展奠定坚实基础。
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