本文目录导读：
课程背景
随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今社会的重要战略资源，数据挖掘作为从海量数据中提取有价值信息的关键技术，已成为众多领域发展的核心技术，为了满足我国大数据时代对数据挖掘专业人才的需求，特开设数据挖掘概论课程，旨在让学生全面了解数据挖掘的基本概念、原理、方法及其应用。
课程目标
1、了解数据挖掘的基本概念、发展历程及在我国的应用现状。
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2、掌握数据挖掘的基本原理和方法，具备独立进行数据挖掘项目的能力。
3、熟悉数据挖掘的相关工具和软件，提高实际操作能力。
4、培养学生的创新思维和团队合作精神，为今后从事数据挖掘相关领域工作奠定基础。
1、数据挖掘基本概念
介绍数据挖掘的定义、目标、任务及其在各个领域的应用，如金融、医疗、教育等。
2、数据挖掘发展历程
阐述数据挖掘从数据仓库、数据挖掘技术、大数据到人工智能的发展历程，揭示数据挖掘技术在我国的发展现状。
3、数据挖掘基本原理
讲解数据挖掘的基本原理，包括数据预处理、特征选择、数据挖掘算法、模型评估等。
4、数据挖掘方法
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介绍常用的数据挖掘方法，如分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
5、数据挖掘应用
分析数据挖掘在各个领域的应用案例，如电子商务、金融风控、医疗诊断等。
6、数据挖掘工具与软件
介绍常用的数据挖掘工具和软件，如Python、R、Spark等。
7、数据挖掘实践
通过实际案例，指导学生进行数据挖掘项目实践，提高学生的实际操作能力。
教学方法
1、讲授法：系统讲解数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2、案例分析法：通过分析实际案例，使学生深入了解数据挖掘在各个领域的应用。
3、实践教学：组织学生进行数据挖掘项目实践，提高学生的实际操作能力。
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4、互动讨论：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养学生的创新思维和团队合作精神。
课程考核
1、期末考试：考察学生对数据挖掘基本概念、原理和方法的理解程度。
2、实践项目：评估学生在实际操作中的数据挖掘能力。
3、课堂表现：考察学生的出勤、课堂互动及团队合作情况。
课程特色
1、实践性强：注重培养学生的实际操作能力，通过实践项目让学生深入理解数据挖掘。
2、案例丰富：结合实际案例，使学生了解数据挖掘在各个领域的应用。
3、跨学科：涉及计算机科学、统计学、数学等多个学科，培养学生综合运用知识的能力。
4、产学研结合：与企业合作，为学生提供实习和就业机会，助力学生就业。
数据挖掘概论课程旨在让学生全面了解数据挖掘的基本概念、原理、方法及其应用，培养学生的实际操作能力和创新思维，为我国大数据时代输送高质量的数据挖掘人才。
标签： #数据挖掘概论课程简介范文
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