本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已经成为现代社会的重要资源，数据挖掘作为一门跨学科的综合性学科，旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识，本课程旨在培养学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技能，提高学生的数据分析能力和创新思维，为未来从事数据挖掘及相关领域工作打下坚实基础。
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1、数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域及重要性，使学生了解数据挖掘的基本概念和背景。
2、数据预处理：讲解数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等预处理技术，帮助学生掌握数据预处理的基本方法。
3、特征工程：介绍特征提取、特征选择和特征降维等特征工程方法，使学生学会如何从原始数据中提取有价值的信息。
4、分类与预测：讲解决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等分类算法，以及时间序列分析、聚类分析等预测算法，使学生掌握常见的分类与预测方法。
5、关联规则挖掘：介绍Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法，使学生学会挖掘数据中的关联关系。
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6、聚类分析：讲解K-means算法、层次聚类算法等聚类分析方法，使学生掌握数据聚类的基本技能。
7、文本挖掘：介绍词频统计、TF-IDF、主题模型等文本挖掘方法，使学生学会从文本数据中提取有价值的信息。
8、可视化与交互：讲解数据可视化、交互式数据探索等可视化方法，使学生学会将数据转化为图形和图表，提高数据分析的直观性和易理解性。
课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念、方法和应用领域，为后续学习打下坚实基础。
2、掌握数据预处理、特征工程、分类与预测、关联规则挖掘、聚类分析、文本挖掘等数据挖掘基本技能。
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3、具备独立进行数据挖掘项目的能力，能够从实际问题中提取有效信息，为决策提供支持。
4、提高学生的数据分析能力和创新思维，培养学生的团队合作精神和沟通能力。
5、培养学生关注数据挖掘领域的前沿动态，具备一定的科研能力。
数据挖掘课程旨在培养学生具备扎实的数据挖掘理论基础和实践能力，使学生能够在未来的职业生涯中，为我国数据挖掘事业的发展贡献力量，通过本课程的学习，学生将能够更好地应对大数据时代的挑战，为我国经济社会发展提供有力支持。
标签： #数据挖掘课程的内容和目标是什么
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