数据挖掘概念与技术（第2版）简介

《数据挖掘概念与技术》第二版是Jiawei Han和Micheline Kamber合著的一本权威教材，于2006年首次出版，至今仍在教育领域保持着重要的地位。该书聚焦于数据挖掘这一关键领域的理论和实践，是数据科学和信息系统的基石课程之一。在UIUC大学计算机科学系，这门学科被纳入了多个课程结构中： 1. 数据和信息系统课程（DAIS）： - 课程内容涵盖了数据库、数据挖掘、文本信息系统以及生物信息学等多个方面，为学生提供了全面的数据处理和分析视野。 - 数据仓库与挖掘（CS412：秋季学期，由Han教授讲授）介绍数据管理的基础，并深入探讨数据挖掘的原则。 - 数据挖掘原理和算法（CS512：春季学期，同样由Han教授讲授）侧重于实际的算法和技术，让学生掌握挖掘过程中的核心方法。 - 高级数据挖掘研讨会（CS591：秋季和春季，1学分）针对更高级的主题进行深入研究，鼓励独立研究并准备进行数据挖掘相关的硕士或博士学位工作。 2. 数据库系统课程： - 数据库管理系统（CS411：秋季和春季，由Kevin Chang教授讲授）涵盖了基础数据库管理，为数据挖掘提供基础。 - 高级数据库系统（CS511：秋季，由Kevin Chang教授讲授）进一步提升学生的数据库设计和优化能力。 3. 文本信息系统： - 文本信息系统（CS410：Cheng Xiang Zhai教授讲授）专门研究如何从文本数据中提取有用信息，这对数据挖掘中的文本挖掘技术至关重要。 4. 生物信息学： - 生物信息学部分强调在生物学数据（如基因序列、蛋白质结构等）中应用数据挖掘技术，以理解生命现象和发现新的生物医学知识。 通过这些课程，学生不仅能够学习数据挖掘的基本概念，还能掌握其背后的理论和技术，以及在实际场景中的应用。随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性日益凸显，这本教材对于培养未来数据科学家和工程师具有深远的影响。在2024年5月18日的PPT更新中，内容可能包含了最新的研究成果、案例分析和教学方法，使得学习者能够跟上这个领域的发展。