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数据挖掘专业概述
数据挖掘作为一门融合了统计学、计算机科学、信息科学等多学科知识的前沿领域，旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识，随着大数据时代的到来，数据挖掘在各个行业的应用越来越广泛，成为当代信息技术的重要发展方向，本课程体系旨在培养具备扎实的数据挖掘理论基础和实践技能的专业人才。
数据挖掘专业课程目录
1、数据挖掘导论
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介绍数据挖掘的基本概念、发展历程、应用领域以及相关技术，通过对数据挖掘技术的深入理解，为学生奠定数据挖掘专业基础。
2、数据结构与算法
讲解数据结构的基本概念、设计原则和常用算法，为数据挖掘中的数据预处理、特征选择和模型构建提供基础。
3、统计学原理
介绍统计学的基本概念、常用统计方法以及统计学在数据挖掘中的应用，如假设检验、相关分析等。
4、数据预处理
讲解数据挖掘中的数据预处理技术，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
5、特征选择与提取
介绍特征选择和提取的基本方法，包括单变量选择、多变量选择、特征组合和特征提取等。
6、关联规则挖掘
讲解关联规则挖掘的基本原理、常用算法和实际应用，如Apriori算法、FP-growth算法等。
7、分类与预测
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介绍分类与预测的基本方法，包括决策树、支持向量机、神经网络等，并探讨其在数据挖掘中的应用。
8、聚类分析
讲解聚类分析的基本原理、常用算法和实际应用，如K-means算法、层次聚类算法等。
9、异常检测
介绍异常检测的基本原理、常用算法和实际应用，如孤立森林、K-近邻算法等。
10、数据挖掘中的机器学习
讲解机器学习的基本概念、常用算法和实际应用，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯等。
11、数据挖掘中的深度学习
介绍深度学习的基本原理、常用模型和实际应用，如卷积神经网络、循环神经网络等。
12、数据挖掘项目实践
通过实际项目案例，让学生掌握数据挖掘项目的整个流程，包括数据收集、数据预处理、模型构建、模型评估等。
13、数据挖掘报告撰写
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讲解数据挖掘报告的撰写规范和技巧，包括报告结构、内容要求、图表制作等。
14、数据挖掘实验技术
介绍数据挖掘实验的基本方法、实验设计原则和实验结果分析，如实验设计、实验结果可视化等。
15、数据挖掘伦理与法规
讲解数据挖掘中的伦理问题、相关法律法规以及如何确保数据挖掘的合法合规。
课程设置与教学方法
1、课程设置：本课程体系共设置15门课程，每门课程均为40学时，共计600学时。
2、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和创新思维，理论教学采用多媒体教学，注重启发式教学，引导学生主动思考和探索；实践教学采用实验、项目等多种形式，提高学生的实际操作能力。
课程评价与考核
1、课程评价：采用形成性评价与终结性评价相结合的方式，注重学生的综合素质和能力培养，形成性评价包括课堂表现、作业完成情况等；终结性评价包括期末考试、项目答辩等。
2、考核方式：每门课程设置期末考试和项目答辩，期末考试占总成绩的60%，项目答辩占总成绩的40%。
本数据挖掘专业课程体系旨在培养学生具备扎实的理论基础和实践技能，使学生能够在数据挖掘领域具备较强的竞争力，通过本课程体系的学习，学生将能够掌握数据挖掘的基本原理、常用技术和实际应用，为未来的职业生涯奠定坚实基础。
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