《数据挖掘》教学大纲：探索信息技术前沿与技能

《数据挖掘》教学大纲是一份针对计算机科学与技术、网络工程和软件工程专业学生的选修课程计划，旨在教授学生关于数据挖掘的理论与实践知识。课程由高妮老师编撰，涉及课程的基本概况、课程意义、教学目标和主要内容。 1. **课程基本信息**: - 课程代码：0500301 - 中文名称：数据挖掘 - 英文名称：DataMining - 类别：专业选修课 - 先修课程：《离散数学》、《数据结构》、《概率论》和《数据库系统》 - 使用教材：徐华的《数据挖掘:方法与应用》（清华大学出版社，2015年版） 2. **课程意义**： 数据挖掘是一门融合统计学、机器学习、数据库和人工智能的交叉学科，随着信息技术的发展，其在商业分析、决策支持等领域扮演着关键角色。课程的目标是培养软件工程专业学生对数据挖掘的理解，提升他们的科研能力和创新思维，使其能适应信息时代的需求。 3. **教学目标**： - 了解：课程内容涵盖数据挖掘的最新趋势、主要应用以及关键技术，如OLAP（在线分析处理）和复杂数据类型的挖掘。 - 掌握：数据预处理方法，如数据清理、规约和变化处理，以及数据仓库的构建和多维数据模型等基础知识。 - 重点掌握：知识发现和数据挖掘的基础概念、理论，以及具体应用技能，如关联规则挖掘、贝叶斯分类、神经网络分类、K均值聚类和层次聚类等方法。 4. **课程内容**： - 深入研究数据挖掘的原理，整合信息科学、计算科学和统计学的方法。 - 强调实践技能，如通过R语言等工具进行数据挖掘实战。 - 提供实验环节，例如孔志周和肖百龙的《数据挖掘实验》，帮助学生将理论知识转化为实际操作能力。 此外，课程还推荐了四部权威教材作为参考，让学生可以进一步扩展阅读，获取更深入的知识。虽然没有列出具体的网络资源，但学生们可以期待课堂上会指导他们如何利用互联网资源来补充学习。 通过这个教学大纲，学生不仅能够获得数据挖掘的基本理论知识，还能掌握如何在实际项目中运用这些技术解决复杂问题，从而提升他们在信息技术领域的竞争力。