数据挖掘与python实践_中央财经大学

数据挖掘与python实践

课程详情

课程评价

spContent=身处数据时代，如何在“数据爆炸但知识缺乏”的社会中沙里淘金。数据挖掘作为一门交叉学科，融合了算法、数据库、统计学、信息技术等诸多知识，不仅提供了很好的解决思路，也是有力的科研工具和人工智能发展的重要基础。思维上对数据敏感、实践中熟练掌握工具已经成为了当代数据分析人才的必备素质。

—— 课程团队

课程概述

《数据挖掘与Python实践》课程主要讲授数据挖掘的基本理论、各个分支及应用。课程涵盖DM的定义、流程、数据预处理、数据可视化、关联分析、聚类、分类、数值预测等内容。通过课程学习，你将会掌握数据挖掘的基本理论、思想和方法，并通过简单易用的软件来解决相关的问题。

授课目标

1. 了解和掌握数据挖掘的基本理论、流程和方法。

2. 了解和掌握数据挖掘过程过中的技术，如数据预处理、数据可视化、关联分析、聚类、分类、数值预测等内容。

3. 通过课程学习，能通过简单易用的软件来解决数据挖掘的相关问题。

课程大纲

预备知识

证书要求

为积极响应国家低碳环保政策， 2021年秋季学期开始，中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书，仅提供电子版的认证证书服务，证书申请方式和流程不变。

电子版认证证书支持查询验证，可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询，或者访问 http://www.icourse163.org/verify，通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。

完成课程教学内容学习和考核，成绩达到课程考核标准的学生（每门课程的考核标准不同，详见课程内的评分标准），具备申请认证证书资格，可在证书申请开放期间（以申请页面显示的时间为准），完成在线付费申请。

认证证书申请注意事项：

1. 根据国家相关法律法规要求，认证证书申请时要求进行实名认证，请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。

2. 完成实名认证并支付后，系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。

参考资料

1. 《数据挖掘：概念与技术》.韩家炜.（第三版）. 北京：机械工业出版社，2012.

2. 《商务智能》，刘红岩．北京：清华大学出版社，2013．

3. 《机器学习》，周志华. 北京：清华大学出版社，2016.

4. 《统计学习方法》，李航. 北京：清华大学出版社,2019.

5. 《Python for Data Analysis》，Wes McKinney. O'Reilly Media, 2019.

6. 《利用Python进行数据分析》,徐敬一（译）, 北京：机械工业出版社,2018.

常见问题

1.课程各单元的发布时间是什么时候？

课程教学和发布安排一般是每个单元为一周，个别单元为两周，具体时间如表所示。

2.每章测试和期末测试在什么时间？

每章测试在每章课程教学发布之后，期末测试在课程结束后一周，2022年3月2号开始-2022年6月15号结束。