数据挖掘技术及应用_浙江工商大学

数据挖掘技术及应用

课程详情

课程评价

spContent=《数据挖掘技术及应用》课程是一门面向数据科学与人工智能领域的实践性课程，旨在全面提升学生在数据分析与AI应用方面的综合能力。课程紧密结合产业前沿，以浙江省“十四五”重点教材为支撑，并依托阿里巴巴天池AI实训平台，为学习者提供了一个无需环境搭建、即开即用的学习环境。课程内容涵盖数据挖掘的基础概念、核心算法（如神经网络、聚类、关联规则、决策树等），以及当前热门的AIGC（人工智能生成内容）技术和DeepSeek等大模型实战应用。通过丰富的真实业务场景案例（如地铁运行数据分析、工厂铝材识别、医疗影像肺结节标注等），引导学生亲身体验数据采集、预处理、可视化、模型搭建与优化全过程。课程强调理论与实践相结合，通过GPU资源支持，助力学生高效运行复杂模型，深入探索数据分析与挖掘的无限魅力，培养具备解决实际问题能力的创新型人才。

—— 课程团队

课程概述

1. 零门槛入门，无需复杂环境搭建

市面上多数同类课程依赖本地环境配置，不仅增加学习前期难度，还易让初学者望而却步。本课程采用简化式学习模式，无需自行搭建复杂运算环境，配套专属实训环境支持即开即用，学习者可直接专注于代码编写、知识吸收与实践操作，轻松开启数据挖掘探索之旅。

2. 夯实基础体系，构建知识框架

课程注重基础能力培养，帮助学习者系统掌握数据挖掘基础知识，深入理解数据挖掘的定义、核心思想及关键术语，全面梳理数据挖掘方法体系，形成完整的知识框架，为后续进阶学习筑牢根基，避免因基础薄弱影响实战效果。

3. 海量真实数据集，强化实战训练

课程配套优质数据集及海量真实业务场景数据，覆盖地铁运行、工厂生产、医疗影像等多个热门领域，数据即开即用、合规可用。丰富的实践素材让学习者告别虚拟案例，在真实场景中锤炼技能，快速提升数据挖掘实战能力。

4. 全流程技能覆盖，兼顾深度与广度

课程构建全流程技能培养体系，从数据采集到模型优化层层递进：学会运用多种工具与方法完成数据采集，精通数据清洗、转换、降维等预处理技术；熟练掌握各类可视化工具与技巧，能设计并生成高质量可视化图表，精准呈现数据价值；深入理解多种数据挖掘算法原理与应用场景，可根据实际问题灵活选择并优化算法模型，实现从理论到实践的无缝衔接。

5. 前沿案例与AI应用融合，紧跟行业趋势

课程融入多个前沿产业案例，涵盖数据分析、智能识别、医疗辅助等实际项目，贴近行业真实需求，同步融入最新算法应用成果。同时专项讲解AIGC、DeepSeek等大模型在数据挖掘中的应用逻辑，帮助学习者理解前沿AI技术与数据挖掘的结合点，具备初步实践能力，紧跟行业前沿动态。

6. 配套资源齐全，教与学双向赋能

基于课程核心实验项目，配套开发完整的实验课件与代码项目，包含详细的实验指导、可复用代码示例及分步操作说明。为学生提供清晰的阶梯式学习路径，助力自主探索；同时大幅精简授课教师备课流程，减轻备课负担，让教学更高效、便捷，实现教与学的双向提升。

7. 专属算力支持，助力深度学习

课程为学习者提供专属GPU算力支持，这对深入钻研数据分析、机器学习及深度学习等高级内容至关重要。借助强大的计算资源，学习者可高效运行复杂算法模型，大幅缩短模型训练时间，加速学习进程，突破算力限制，深入探索高级数据挖掘技术。

课程受众与实践成果

本课程主要面向在校学生和授课教师，同时适配数据科学领域入门学习者与教育工作者，提供全方位的学习与教学支持。经过两轮教学实践，课程已收获师生广泛好评，形成成熟的教学体系与实践模式。

学习者通过课程学习，不仅能夯实数据挖掘基础、掌握全流程实战技能与前沿AI应用方法，还可独立完成数据挖掘项目开发与部署，进一步拓展学习边界，深入探索数据分析与挖掘的更多可能性。授课教师借助配套资源，可优化教学流程，提升课堂效率，实现优质教学资源的高效落地。

选择本课程，你将获得一个高效、便捷、前沿的一站式学习平台，轻松开启数据科学的精彩之旅。让我们一同探索数据的无限魅力，锤炼实战能力，稳步迈向数据分析与挖掘的高手之路！

授课目标

1 掌握数据挖掘基础知识：理解数据挖掘的定义、核心思想、相关术语，对数据挖掘的方法体系形成总体认识。

2 熟悉阿里天池AI实训平台：掌握平台操作流程和环境配置，能够在平台上进行数据挖掘项目的开发和实践。

3 精通数据采集与预处理：学会使用多种工具和方法进行数据采集，掌握数据清洗、转换、降维等预处理技术。

4 掌握数据可视化技术：熟练运用多种可视化工具和技术，设计并生成高质量的可视化图表。

5 精通算法模型搭建与优化：掌握多种数据挖掘算法的原理和应用，能够根据实际问题选择并优化算法模型。

6 掌握前沿AI应用：理解AIGC、DeepSeek等大模型在数据挖掘中的应用，并具备初步的实践能力。

课程大纲

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 https://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

本课程以基于Python数据挖掘分析实验案例为主。课程主要分为三个模块：第一个模块是前2章，主要讲解大数据背景和数据预处理；第二个模块包括第3章到第12章共10章内容，主要讲解目前常用的数据挖掘算法；第三个模块指第13章介绍当下数据挖掘热门案例，系统运用前期的基础学习来进行学习知识的整合，促进学生们对数据挖掘知识的融会贯通。该书内容丰富，实用性强，适合用作高等院校统计、大数据分析、人工智能等相关专业本科生教材和研究生教材，教材2025年在清华大学出版社出版。

本套实验案例呼应每章内容，学习者以案例和教材相结合更好的掌握每个章节的内容。课程结合天池AI实训平台，提供线上便捷的数据挖掘学习，优质的实验环境让数据挖掘的学习门槛变得更加的低。

“基于Python数据挖掘分析”课程天池AI实训平台链接：https://tianchi.aliyun.com/ailab/invite/course/a2UaBTbCdIzz4utfaywGhkrQAb2Dd3drbSRBbVM5

——来自天池AI实训平台【诸葛斌】的邀请