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随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业、政府和社会各界的重要资产，为了培养具备数据分析能力和解决实际问题的复合型人才，数据挖掘课程应运而生，本课程旨在通过系统性的理论学习和实践操作，使学员深入了解数据挖掘的基本原理、方法和技术，掌握数据分析技能，为我国数据驱动决策的发展贡献力量。
1、数据挖掘基本概念与原理
本部分主要介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域以及数据挖掘的基本原理，使学员对数据挖掘有一个全面的认识。
2、数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，本部分将讲解数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等预处理技术，帮助学员掌握数据预处理的基本方法。
3、数据挖掘算法
本课程将详细介绍各类数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，使学员了解不同算法的原理、优缺点及适用场景。
4、数据挖掘应用案例
通过分析实际案例，使学员了解数据挖掘在各个领域的应用，如金融、医疗、教育、电商等，激发学员的学习兴趣。
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5、数据挖掘工具与技术
本部分将介绍常用的数据挖掘工具，如Python、R、Hadoop、Spark等，使学员能够熟练运用这些工具进行数据挖掘实践。
6、数据挖掘项目实战
课程将设置多个数据挖掘项目，引导学员运用所学知识解决实际问题，提高学员的实践能力。
课程目标
1、理论目标
（1）使学员掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法；
（2）使学员了解各类数据挖掘算法的原理、优缺点及适用场景；
（3）使学员熟悉数据挖掘在各个领域的应用。
2、实践目标
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（1）使学员熟练运用Python、R、Hadoop、Spark等数据挖掘工具；
（2）使学员具备独立完成数据挖掘项目的能力；
（3）使学员能够将数据挖掘技术应用于实际问题解决。
3、能力目标
（1）培养学员的数据分析思维，提高学员的逻辑推理和问题解决能力；
（2）培养学员的团队合作精神，提高学员的沟通协调能力；
（3）培养学员的创新意识，激发学员在数据挖掘领域的探索热情。
数据挖掘课程以培养未来数据分析师的实践与理论素养为核心，通过系统性的学习，使学员在掌握数据挖掘基本原理和技能的基础上，具备解决实际问题的能力，为我国数据驱动决策的发展贡献自己的力量。
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