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随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，在这个时代背景下，数据挖掘作为一门跨学科的前沿技术，成为了众多领域研究和应用的热点，为了帮助广大学生和从业者深入了解数据挖掘的原理、方法及应用，特开设《数据挖掘概论》课程，以下将从课程概述、核心内容、教学方法与考核方式等方面对《数据挖掘概论》课程进行详细介绍。
课程概述
《数据挖掘概论》是一门面向计算机科学与技术、统计学、管理科学等相关专业学生的专业基础课程，课程旨在培养学生掌握数据挖掘的基本概念、原理、方法及工具，提高学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，通过本课程的学习，学生将能够了解数据挖掘在各个领域的应用，为后续深入学习数据挖掘相关课程打下坚实基础。
1、数据挖掘基本概念：介绍数据挖掘的定义、起源、发展历程及其在各个领域的应用。
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2、数据预处理：讲解数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等预处理方法。
3、数据挖掘算法：介绍分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等常见数据挖掘算法。
4、特征选择与特征提取：分析特征选择与特征提取在数据挖掘中的重要性，介绍相关方法。
5、数据挖掘工具与应用：介绍常用的数据挖掘工具，如Weka、R、Python等，并分析其在实际应用中的优势。
6、数据挖掘伦理与隐私保护：探讨数据挖掘过程中的伦理问题，以及如何保护用户隐私。
7、案例分析：通过实际案例，让学生了解数据挖掘在各个领域的应用，提高学生解决实际问题的能力。
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教学方法与考核方式
1、教学方法：采用理论教学与实践教学相结合的方式，注重培养学生的实际操作能力，课程内容包括课堂讲授、实验操作、案例分析等环节。
2、实验操作：为学生提供实验平台，让学生亲自动手实践数据挖掘过程，提高动手能力。
3、案例分析：通过实际案例，引导学生分析问题、解决问题，培养学生的创新思维。
4、考核方式：采用平时成绩与期末考试成绩相结合的方式，平时成绩占30%，期末考试成绩占70%，平时成绩包括实验报告、课堂表现等；期末考试成绩包括笔试与机试两部分。
课程特色
1、实践性强：课程注重培养学生的实际操作能力，为学生提供丰富的实验案例。
2、跨学科性强：课程涉及计算机科学、统计学、管理科学等多个学科，有助于学生拓展知识面。
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3、前沿性强：课程紧跟数据挖掘领域的发展动态，介绍最新的研究成果和应用案例。
4、应用性强：课程注重培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，提高学生的就业竞争力。
《数据挖掘概论》课程旨在让学生全面了解数据挖掘的基本原理、方法及应用，为后续深入学习数据挖掘相关课程打下坚实基础，通过本课程的学习，学生将能够掌握数据挖掘的核心技能，为我国大数据时代的发展贡献自己的力量。
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