Python數(shù)據(jù)挖掘算法與應(yīng)用 課程教學(xué)大綱

PAGEPAGE7數(shù)據(jù)挖掘課程教學(xué)大綱系、部：XXXX系

數(shù)據(jù)挖掘課程教學(xué)大綱課程名稱：數(shù)據(jù)挖掘?qū)W分：4總學(xué)時(shí)：64理論學(xué)時(shí)：先修課程：數(shù)據(jù)庫技術(shù)、高級(jí)程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適用專業(yè):計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與達(dá)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)工程、管理信息系統(tǒng)等專業(yè)。開課學(xué)期：第六學(xué)期。一、課程性質(zhì)、定位和教學(xué)目標(biāo)課程性質(zhì)：創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新教育課（專業(yè)核心課）。課程定位：本課程把培養(yǎng)數(shù)據(jù)挖掘概念及應(yīng)用作為培養(yǎng)目標(biāo)，比較系統(tǒng)、完整地講述數(shù)據(jù)挖掘的基本原理、基本概念和基本技術(shù)，適當(dāng)介紹當(dāng)今數(shù)據(jù)挖掘的新技術(shù)和新應(yīng)用，使學(xué)生掌握有關(guān)在大量信息中提取隱含在這些數(shù)據(jù)中的、人們事先未知的、且具有潛在價(jià)值的信息和知識(shí)的過程，提取出來的信息和知識(shí)能夠指導(dǎo)人們的生產(chǎn)和實(shí)踐。了解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是所有數(shù)據(jù)挖掘方法的集合，可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的類型，可以將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)單分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)（例如，分類問題）和無監(jiān)督學(xué)習(xí)（例如，聚類問題）兩個(gè)類別；理解根據(jù)方法的特征，可以將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)單分為統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)（例如，回歸估計(jì)）和機(jī)器學(xué)習(xí)（例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）兩類。最終掌握解決實(shí)際問題的設(shè)計(jì)思想，具備用數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)解決簡(jiǎn)單實(shí)際問題的思想和能力。教學(xué)目標(biāo)：通過本課程的學(xué)習(xí)，了解與掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展的過程，數(shù)據(jù)挖掘的基本概念。了解數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、基本原理和最新發(fā)展；熟悉數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的基本方法與工具；熟悉數(shù)據(jù)挖掘的基本方法與工具；對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類方法、聚類、分類方法有深入的了解，并能夠在軟件開發(fā)與系統(tǒng)設(shè)計(jì)的過程中熟悉這些方法加以應(yīng)用。二、教學(xué)內(nèi)容與要求

第1章

數(shù)據(jù)挖掘概述【教學(xué)目的與要求】

理解和掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、數(shù)據(jù)挖掘的過程以及數(shù)據(jù)挖掘的功能；了解數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和面臨的問題；對(duì)數(shù)據(jù)挖掘能夠解決的問題和解決問題的思路有清晰地認(rèn)識(shí)?！窘虒W(xué)內(nèi)容】1.什么是數(shù)據(jù)挖掘；2.數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟及方法；3.數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系；4.數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系；5.數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法；6.數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用?！窘虒W(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)】重點(diǎn)：數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系，數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法。難點(diǎn)：數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用?！窘虒W(xué)手段】使用多媒體教室、投影儀，使用幻燈片課件，邊講解邊演示?！菊n后作業(yè)】習(xí)題1第2章

Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)【教學(xué)目的與要求】

熟練掌握Python基本數(shù)據(jù)類型、字符串、組合數(shù)據(jù)類型、程序控制流程及用戶定義函數(shù)的概念和應(yīng)用。理解和掌握正則表達(dá)式及文件的讀寫操作?！窘虒W(xué)內(nèi)容】1.Python程序概述；2.python常用的內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；3.正則表達(dá)式；4.文件操作。【教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)】重點(diǎn)：程序流程控制、內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。難點(diǎn)：正則表達(dá)式?！窘虒W(xué)手段】使用多媒體教室、投影儀，使用幻燈片課件，邊講解邊演示?！菊n后作業(yè)】習(xí)題2第3章

Python數(shù)據(jù)挖掘中的常用模塊【教學(xué)目的與要求】

熟練掌握Python的NumPy模塊、Pandas模塊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、對(duì)象的創(chuàng)建及相關(guān)運(yùn)算。掌握Matplotlib圖表繪制基礎(chǔ)只是和簡(jiǎn)單的基本繪圖函數(shù)的運(yùn)用。掌握Scikit-learn的主要功能及自帶的小數(shù)據(jù)集。了解股票數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單分析的案例?！窘虒W(xué)內(nèi)容】1.NumPy模塊；2.Pandas模塊；3.Matplotlib圖表繪制基礎(chǔ)；4.Scikit-learn；5.股票數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單分析。【教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)】重點(diǎn)：NumPy模塊、Pandas模塊、Matplotlib圖表繪制基礎(chǔ)。難點(diǎn)：Scikit-learn應(yīng)用。【教學(xué)手段】使用多媒體教室、投影儀，使用幻燈片課件，邊講解邊演示?！菊n后作業(yè)】習(xí)題3第4章

數(shù)據(jù)的描述與可視化【教學(xué)目的與要求】

了解數(shù)據(jù)描述和可視化的意義，掌握數(shù)據(jù)對(duì)象與屬性類型的確定，掌握屬性與屬性類型相關(guān)信息的度量，熟練掌握數(shù)據(jù)對(duì)象的重要屬性的相似性度量。了解數(shù)據(jù)可視化的意義及相關(guān)技術(shù)，掌握文本詞云圖生成函數(shù)的應(yīng)用?！窘虒W(xué)內(nèi)容】1.數(shù)據(jù)的描述與可視化概念；2.數(shù)據(jù)對(duì)象與屬性類型；3.屬性與屬性類型；4.數(shù)據(jù)對(duì)象的相似性度量；5.數(shù)據(jù)可視化?！窘虒W(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)】重點(diǎn)：數(shù)據(jù)對(duì)象、屬性與屬性類型的關(guān)系及數(shù)據(jù)對(duì)象的相似性度量。難點(diǎn)：數(shù)據(jù)可視化。【教學(xué)手段】使用多媒體教室、投影儀，使用幻燈片課件，邊講解邊演示?！菊n后作業(yè)】習(xí)題4第5章數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理【教學(xué)目的與要求】了解大數(shù)據(jù)采集的方法及數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的和意義；掌握如何讀取不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)；如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清清洗、標(biāo)準(zhǔn)化；掌握如何對(duì)不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并；掌握如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換和離散化，使之適合建模的需要；掌握如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸約，使得在歸約后的數(shù)據(jù)集上挖掘更有效。【教學(xué)內(nèi)容】數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理概述；數(shù)據(jù)清洗；數(shù)據(jù)集成；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；數(shù)據(jù)歸約；數(shù)據(jù)變換與數(shù)據(jù)離散化?！窘虒W(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)】重點(diǎn)：數(shù)據(jù)集成和變換。難點(diǎn)：數(shù)據(jù)歸約和離散化?！窘虒W(xué)手段】使用多媒體教室、投影儀，使用自制的幻燈片課件，邊講解邊演示?！菊n后作業(yè)】習(xí)題5第6章分類模型【教學(xué)目的與要求】了解分類及預(yù)測(cè)的基本思想、概念和意義；掌握常用分類及預(yù)測(cè)的算法（或模型）；了解分類及預(yù)測(cè)挖掘的研究動(dòng)態(tài)?！窘虒W(xué)內(nèi)容】1．分類模型的概念；2．KNN分類模型；3．Rocchio分類器模型；4．決策樹模型；5．貝葉斯分類模型；6．支持向量機(jī)；7．分類模型的評(píng)估與選擇?！窘虒W(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)】重點(diǎn)：KNN分類、決策樹、貝葉斯分類模型、支持向量機(jī)及分類模型的評(píng)估與選擇。難點(diǎn)：支持向量機(jī)及分類模型的評(píng)估與選擇。【教學(xué)手段】使用多媒體教室、投影儀，使用自制的幻燈片課件，邊講解邊演示?！菊n后作業(yè)】習(xí)題6第7章聚類分析【教學(xué)目的與要求】了解如何計(jì)算由各種屬性和不同的類型來表示的對(duì)象之間的相異度；了解幾種聚類技術(shù)，如劃分方法、層次方法，基于密度的方法，基于網(wǎng)絡(luò)的方法和基于模型的方法?！窘虒W(xué)內(nèi)容】聚類分析中概述；基于劃分的聚類方法；基于層次的聚類方法；基于密度的聚類方法；基于網(wǎng)格的聚類方法；基于模型的聚類方法；聚類評(píng)估。【教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)】重點(diǎn)：劃分方法、層次方法、基于密度的方法。難點(diǎn)：基于模型的聚類方法和聚類評(píng)估。【教學(xué)手段】使用多媒體教室、投影儀，使用自制的幻燈片課件，邊講解邊演示。【課后作業(yè)】習(xí)題7第8章關(guān)聯(lián)規(guī)則分析【教學(xué)目的與要求】了解關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本思想、概念和意義；了解關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的應(yīng)用背景；掌握常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法Apriori算法和FP-Growth算法；了解關(guān)聯(lián)規(guī)則分析如何通過數(shù)據(jù)挖掘軟件的實(shí)現(xiàn)；了解其它方法的內(nèi)容及關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究動(dòng)態(tài)?！窘虒W(xué)內(nèi)容】1．關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)概念；2．Apriori算法；3．FP-Growth算法；4.Eclat算法5.關(guān)聯(lián)規(guī)則典型應(yīng)用場(chǎng)景。【教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)】重點(diǎn)：Apriori算法和FP-Growth算法。難點(diǎn)：由關(guān)聯(lián)規(guī)則到相關(guān)分析?！窘虒W(xué)手段】使用多媒體教室、投影儀，使用自制的幻燈片課件，邊講解邊演示?！菊n后作業(yè)】習(xí)題8第9章預(yù)測(cè)模型【教學(xué)目的與要求】了解預(yù)測(cè)模型的基本思想、概念和意義；掌握一元線性回歸預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用；了解一些比較簡(jiǎn)單的趨勢(shì)外推法預(yù)測(cè)模型，如指數(shù)曲線、修正指數(shù)曲線、Logistic曲線、Compertz曲線等。了解時(shí)間序列預(yù)測(cè)法常用預(yù)測(cè)模型，如移動(dòng)平均數(shù)法、趨勢(shì)預(yù)測(cè)法、指數(shù)平滑法等?！窘虒W(xué)內(nèi)容】1．預(yù)測(cè)方法的分類和一般步驟；2．回歸分析預(yù)測(cè)模型；3．趨勢(shì)外推法預(yù)測(cè)模型；4.時(shí)間序列預(yù)測(cè)法模型。【教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)】重點(diǎn)：回歸分析預(yù)測(cè)模型。難點(diǎn)：由趨勢(shì)外推、時(shí)間序列預(yù)測(cè)法模型?！窘虒W(xué)手段】使用多媒體教室、投影儀，使用自制的幻燈片課件，邊講解邊演示?！菊n后作業(yè)】習(xí)題9第10章深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介【教學(xué)目的與要求】了解深度學(xué)習(xí)的概念概念和意義；了解人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系；了解感知機(jī)的原理；掌握前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及算法；了解反向傳播算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的概念?！窘虒W(xué)內(nèi)容】1．深度學(xué)習(xí)概述；2．感知機(jī)；3．前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；4.反向傳播算法；5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；6.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；7.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)?！窘虒W(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)】重點(diǎn)：感知機(jī)和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。難點(diǎn)：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)?！窘虒W(xué)手段】使用多媒體教室、投影儀，使用自制的幻燈片課件，邊講解邊演示。【課后作業(yè)】習(xí)題10三、學(xué)時(shí)分配課程內(nèi)容學(xué)時(shí)分配小計(jì)講課習(xí)題課討論課實(shí)驗(yàn)其他第1章數(shù)據(jù)挖掘概述1.1~1.622第2章Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)426第3章Python數(shù)據(jù)挖掘中的常用模塊6410第4章數(shù)據(jù)的描述與可視化426第5章數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理44第6章分類模型6410第7章聚類分析628第8章關(guān)聯(lián)規(guī)則分析66第9章預(yù)測(cè)模型628第10章深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介44合計(jì)481664四、考核方式與評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)考試；平時(shí)（30%）、期末（70%）。五、主要參考