《数据挖掘概论》课程深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念、方法和应用。旨在帮助学员掌握大数据时代的智慧钥匙，学习如何从海量数据中挖掘有价值的信息，为我国大数据产业发展提供人才支持。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识，本课程《数据挖掘概论》旨在为学习者提供一个全面了解数据挖掘理论基础、方法技术及其应用领域的平台，以下是本课程简介的详细内容：
课程概述
《数据挖掘概论》课程主要面向计算机科学与技术、信息管理与信息系统、统计学等相关专业的本科生和研究生，通过本课程的学习，学生将掌握数据挖掘的基本概念、原理、方法和技术，了解数据挖掘在各个领域的应用现状和发展趋势。
1、数据挖掘概述
本部分介绍了数据挖掘的定义、发展历程、研究内容、应用领域等基本概念，使学生建立起对数据挖掘的整体认识。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，本部分介绍了数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等关键技术，帮助学生掌握数据预处理的基本方法。
3、关联规则挖掘
关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要分支，本部分介绍了关联规则挖掘的基本原理、算法和应用，如Apriori算法、FP-growth算法等。
4、聚类分析
聚类分析是数据挖掘中的一种无监督学习方法，本部分介绍了K-means算法、层次聚类算法、DBSCAN算法等聚类分析方法。
5、分类与预测
图片来源于网络，如有侵权联系删除
分类与预测是数据挖掘中的两个核心任务，本部分介绍了决策树、支持向量机、神经网络等分类与预测算法。
6、特征选择与降维
特征选择与降维是提高数据挖掘模型性能的关键技术，本部分介绍了特征选择、主成分分析、t-SNE等方法。
7、数据挖掘应用
本部分介绍了数据挖掘在各个领域的应用，如电子商务、金融、医疗、生物信息等，使学生了解数据挖掘在实际问题中的应用价值。
教学方法与考核
1、教学方法
本课程采用理论教学与实验相结合的教学方法，注重培养学生的实际操作能力和创新思维，通过课堂讲授、实验操作、案例分析等方式，使学生掌握数据挖掘的基本原理和方法。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、考核方式
本课程采用平时成绩和期末考试相结合的考核方式，平时成绩包括课堂表现、实验报告、作业等；期末考试采用闭卷形式，主要考察学生对数据挖掘基本原理、方法和技术掌握程度。
课程特色
1、实践性强：本课程注重培养学生的实际操作能力，通过实验和案例分析，使学生能够将理论知识应用于实际问题。
2、互动性强：本课程采用启发式教学，鼓励学生积极参与课堂讨论，培养学生的创新思维。
3、应用广泛：本课程涉及数据挖掘在各个领域的应用，使学生能够了解数据挖掘在实际问题中的价值。
《数据挖掘概论》课程旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本原理和方法，提高学生在大数据时代的竞争力，通过本课程的学习，学生将具备一定的数据挖掘能力，为今后的学术研究和职业发展奠定坚实基础。
标签： #数据挖掘基础
评论列表