大数据挖掘 教学大纲.docx

在信息科技日益发展的今天，大数据挖掘成为了一个备受关注的领域，它涉及到从大量数据中提取有价值信息和知识的过程。《大数据挖掘》作为一门专业课程，其教学大纲旨在培养学生的数据挖掘核心能力，结合理论学习与实践操作，使学生能够在未来的工作中解决实际问题，并在科研领域取得进展。 课程内容由浅入深，首先从数据挖掘的基本概念和重要性开始，让学生对大数据挖掘有一个全面的认识。在数据预处理环节，学生将学习如何处理原始数据，包括数据清洗和数据集成，这些步骤对于确保数据质量至关重要，为后续的数据分析打下坚实的基础。处理数据是数据挖掘中的一项重要技能，它直接关系到分析结果的准确性。 在分类与预测方面，课程将深入讲解当前流行的机器学习算法。通过前馈神经网络（BP网络）、支持向量机（SVM）和极端学习机（ELM）等算法的教授，学生不仅能理解这些算法的原理，还能学会如何应用它们进行分类和预测。掌握这些技术对于解决实际问题来说至关重要。 数据可视化是理解复杂数据的关键环节。通过PPT和Matlab的演示，学生将了解如何利用图形化手段提高数据的可理解性，这对于数据报告和决策支持尤为重要。数据可视化技术将使学生能够将复杂的数据结构以直观的方式展现给他人，这一点在商业和科研领域均具有极高的应用价值。 数据挖掘的应用领域非常广泛，包括统计学习和无监督学习等。在课程中，学生将学习自组织映射（SOM）算法和时间序列分析等知识，了解如何将数据挖掘理论应用于解决实际问题，例如市场分析、疾病诊断、经济预测等。 教学方法方面，本课程采用研讨式和案例式教学，强调理论与实践相结合。通过PPT和Matlab的演示，学生能够在实践中理解和掌握各种算法。实验环节要求学生亲自上机操作，通过Matlab等工具实践，加深对算法的理解，并撰写实验报告，以检验学习成果。 考核方式的设计旨在全面评价学生对数据挖掘知识的掌握程度和实际应用能力。考核内容包括出勤情况、平时作业、课堂互动、上机实验以及期末开卷考试。这种多元化的评价方式鼓励学生在各方面都有所发展，而不仅仅是理论知识的学习。 课程的要求明确，学生在完成本课程后应能够理解并应用数据挖掘的基本概念、方法和应用范围。学生应具备数据预处理的专业技能，掌握前馈神经网络、SVM和ELM等核心算法，并能将数据挖掘方法应用于解决实际问题。此外，课程还旨在培养学生对数据挖掘及相关领域的科研兴趣，以及现代数值求解的思维方式。 《大数据挖掘》这门课程的教学目标十分明确，既包括了理论知识的传授，也强调了实践技能的培养。通过系统的学习和实践操作，学生将掌握数据挖掘的核心技能，为他们在相关领域的深入研究和职业发展奠定坚实的基础。随着信息技术的不断进步，数据挖掘的重要性愈发凸显，这门课程无疑为学生提供了一个很好的学习机会，帮助他们适应未来科技发展的趋势。