本文目录导读：
课程概述
本课程旨在为数据挖掘研究生提供全面、深入的数据挖掘理论与技术培训，培养学生具备扎实的理论基础、丰富的实践经验和良好的创新能力，通过本课程的学习，学生能够掌握数据挖掘的基本概念、算法原理、应用领域及前沿技术，为从事数据挖掘及相关领域的研究和开发工作打下坚实基础。
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课程目标
1、掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法；
2、熟悉数据挖掘在各个领域的应用；
3、熟练运用主流数据挖掘工具进行数据预处理、特征工程、模型构建和评估；
4、具备独立进行数据挖掘项目研究和开发的能力；
5、了解数据挖掘领域的最新研究动态和发展趋势。
1、数据挖掘基础理论
- 数据挖掘的定义、发展历程和应用领域
- 数据挖掘的基本流程和常用算法
- 数据挖掘中的数据预处理和特征工程
2、数据挖掘算法
- 聚类算法：K-means、层次聚类、DBSCAN等
- 分类算法：决策树、支持向量机、神经网络等
- 回归算法：线性回归、非线性回归、时间序列分析等
- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法等
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3、数据挖掘应用
- 电子商务数据分析
- 金融风控
- 社交网络分析
- 医疗健康数据分析
- 智能推荐系统
4、数据挖掘工具与技术
- Python编程语言及常用数据挖掘库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn等）
- R语言及常用数据挖掘包（如ggplot2、caret、randomForest等）
- 大数据平台（如Hadoop、Spark等）
- 云计算平台（如阿里云、腾讯云等）
5、数据挖掘前沿技术
- 深度学习在数据挖掘中的应用
- 无监督学习与自编码器
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- 隐马尔可夫模型与贝叶斯网络
- 多智能体系统与强化学习
教学方法
1、讲授法：系统讲解数据挖掘的基本理论、算法原理和应用领域；
2、案例分析法：通过实际案例，让学生掌握数据挖掘的实践操作；
3、实践操作：利用数据挖掘工具，指导学生完成数据预处理、特征工程、模型构建和评估；
4、讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养创新思维和团队合作能力；
5、课后作业与项目实践：巩固所学知识，提高实际操作能力。
考核方式
1、平时成绩（30%）：包括课堂表现、作业完成情况等；
2、期中考试（30%）：测试学生对数据挖掘基础理论和算法原理的掌握程度；
3、期末考试（40%）：综合考察学生对数据挖掘理论、应用和工具的掌握情况，以及实际操作能力。
通过本课程的学习，学生将能够全面掌握数据挖掘领域的知识，为今后从事数据挖掘及相关领域的研究和开发工作奠定坚实基础。
标签： #数据挖掘研究生教学课程大纲
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