本文目录导读：
课程概述
《数据挖掘项目实战课程标准》旨在培养具备扎实数据挖掘理论基础和实战能力的高级专业人才，本课程以项目实战为核心，通过系统学习数据挖掘流程、技术和工具，使学生能够独立完成实际数据挖掘项目，提高解决实际问题的能力。
课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念、原理和方法；
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2、掌握数据预处理、特征工程、模型选择、模型评估等数据挖掘关键技术；
3、熟悉主流数据挖掘工具和平台的使用；
4、具备独立完成数据挖掘项目的能力；
5、提升团队协作、沟通和项目管理能力。
1、数据挖掘概述
- 数据挖掘的基本概念、发展历程和现状；
- 数据挖掘的应用领域及价值；
- 数据挖掘的基本流程和步骤。
2、数据预处理
- 数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约等；
- 缺失值处理、异常值处理、噪声处理等；
- 数据质量评估。
3、特征工程
- 特征提取、特征选择、特征降维等；
- 特征重要性评估、特征组合等；
- 特征优化与模型性能提升。
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4、模型选择与评估
- 监督学习、无监督学习、半监督学习等；
- 模型评估指标及方法；
- 模型选择与优化。
5、主流数据挖掘工具与平台
- Python、R等编程语言及其在数据挖掘中的应用；
- Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等机器学习库；
- Hadoop、Spark等大数据处理框架；
- Tableau、PowerBI等可视化工具。
6、数据挖掘项目实战
- 项目选题与需求分析；
- 数据收集与处理；
- 模型设计与实现；
- 项目评估与优化；
- 项目报告撰写。
教学方法与考核方式
1、教学方法
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- 讲授法：系统讲解数据挖掘理论、技术及方法；
- 案例分析法：通过实际案例讲解数据挖掘过程及技巧；
- 项目实战法：以项目为导向，培养学生独立完成数据挖掘项目的能力；
- 讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高思维能力和表达能力。
2、考核方式
- 平时成绩：课堂表现、作业完成情况等；
- 期末考试：笔试，考察学生对数据挖掘理论、技术及方法的掌握程度；
- 项目实践：完成数据挖掘项目，评估学生实际操作能力。
课程特色
1、理论与实践相结合：课程注重数据挖掘理论的学习，同时强调实战能力培养；
2、项目导向：以实际项目为载体，让学生在实践中掌握数据挖掘技能；
3、案例丰富：通过实际案例讲解数据挖掘过程及技巧，提高学生解决问题的能力；
4、资源共享：提供丰富的数据挖掘资源，包括教材、案例、工具等，方便学生自主学习。
通过本课程的学习，学生将具备扎实的理论基础和丰富的实战经验，为今后的职业发展奠定坚实基础。
标签： #数据挖掘项目实战课程标准
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