大数据挖掘实践：Python项目实战与算法解析

《大数据挖掘原理实践》是一门面向计算机科学与技术专业的核心课程，课程代码为7251085，总学分为1学分，包含16个学时，其中理论教学部分为0学时，全部为实践环节。该课程旨在让学生在理论学习的基础上，通过实际操作深化理解和掌握大数据挖掘的基本原理和技术。 课程性质方面，它强调算法的实现与应用，要求学生通过设计和实现关联规则挖掘系统、支持向量机分类系统以及数据聚类系统，将课堂上学习的理论知识转化为实践技能。通过这些系统的构建，学生不仅能提升对大数据挖掘概念和理论的理解，还能增强运用这些技术解决实际问题的能力，为后续的毕业设计打下坚实基础。 课程目标明确，分为两个部分。首先，学生要学会分析问题，选择合适的挖掘方法，通过系统实现和公共数据集验证结果，并进行分析和有效性评估。其次，通过比较不同算法在公共数据集上的表现，能够识别算法的优缺点。这与专业毕业要求紧密相关，特别是毕业要求指标点4.4，即能够通过科学方法论证解决方案的有效性和合理性，以及对实施质量的分析，而指标点5.3则强调了分析技术局限性的能力。 课程设计了丰富的实验项目，如实验1——关联规则挖掘系统，目的是让学生掌握Python GUI编程，理解关联规则挖掘的核心原理和实现技术。学生需通过设计用户友好的界面，实现Apriori或FP-Growth算法的选择，自定义最小支持度和置信度参数，最后提交系统代码并分享设计理念。通过这样的实践，不仅锻炼了编程技能，也强化了对大数据挖掘算法的实际操作能力。 《大数据挖掘原理实践》是一门理论与实践相结合的课程，旨在通过实际项目的操作，帮助学生将理论知识转化为实际应用能力，为他们在大数据领域的发展打下坚实基础。同时，课程内容与专业毕业要求紧密契合，确保了学生毕业后能够满足行业对大数据处理人才的需求。