《大数据挖掘及应用》课程教学大纲 (2022版).pdf

《大数据挖掘及应用》课程教学大纲(2022版)--第1页

《大数据挖掘及应用》课程教学大纲

一、课程基本情况

表1课程基本情况表

课程编号A2040500课程类别■必修□选修学时/学分56/2.5

（中文）大数据挖掘及应用

课程名称

（英文）TheBasicPrincipleofDataMining

课内总学时课内学时分配课外学时分配

课堂讲课40课后复习

课程学时自学交流课外自学

及其分配56课堂讨论讨论准备

实验辅导实验预习

课内实验16课外实验

适用院系

适用专业

先修课程

算法分析与设计

预备知识

二、课程简介(中英文版)

《大数据挖掘及应用》是计算机科学与技术院智能科学技术的必修课，是掌握数据分析能力的一门重

要基础课程。本课程首先讲授了数据分析的基本知识概念、数据分析预处理的手段，接着从数据分析方法

的角度，介绍了数据挖掘关联分析、分类以及聚类三大类算法的基本知识、必要理论基础以及一些经典的

数据挖掘算法。

通过对本门课程的学习,学生能够系统地获得数据分析方法的基本概念和理论技术，掌握关联规则分析、

分类和聚类等数据挖掘算法,从而使学生学会利用数据预处理和数据挖掘的技术去分析和解决不同行业应

用领域中对数据进行处理和获取知识的问题，对培养学生形成良好的计算机科学技术和人工智能领域知识

的运用能力有很大的帮助。

《大数据挖掘及应用》是计算机科学与技术学院智能科学与技术专业的必修课，是培养学生具备数据

分析能力的重要专业课程。本课程教学内容涵盖了数据分析从特征提取，特征工程直至模型构建和可视化

的全流程。具体包括数据分析的基本知识概念，各种不同数据分析预处理的手段，以及不同类型的经典数

据分析方法，如数据分析的关联分析、无标签分析以及有标签分析三大类算法的基本知识和理论原理。和

实际工程应用中的数据仓库基础知识介绍。

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三、课程目标

通过本课程的学习,使学生系统地获得数据挖掘基本知识和基本理论；本课程重点学习关联规则挖掘算

法、分类和聚类算法，并注重培养学生熟练的编程能力和较强的抽象思维能力﹑逻辑推理能力﹑以及从海

量数据中挖掘知识的能力，有助于学生能够利用相关算法去分析法和解决一些实际问题,为学习后续课程和

进一步增强计算机编程能力奠定必要的算法基础.

课程目标对应的学生知识和能力要求如下：

课程目标1:掌握数据挖掘基本概念和数据预处理知识（支撑毕业要求2.2）

课程目标2:掌握关联规则分析、分类分析、聚类分析、深度学习中的经典算法，熟悉算法原理和理论基础

（支撑毕业要求3.2）

课程目标3:掌握关联规则分析、分类分析、聚类分析、深度学习中的实验评价指标（支撑毕业要求4.2）

课程目标4：熟悉分布式与并行计算基本概念及技术知识，能够对各类数据分析算法进行综合运用，具备分

析和解决复杂工程实际问题的能力（支撑毕业要求5.3）

课程目标5：通过撰写报告和口头表达，具有良好的沟通交流能力（支撑毕业要求10.1）

四、“立德树人”育人内涵

结合数据挖掘课程的相关教学内容，通过对数据分析算法与应用技术的讲授、课程大作业、前