《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。
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。
数理统计
高等代数
1.考核成绩的构成比例为:平时成绩占40%,期末考试成绩占60%。按百分制计分,60分至84分为合格,85分至100分为优秀。
2.平时成绩分为单元检测与课后讨论两部分,单元检测占平时成绩的50%,课后讨论占平时成绩的50%。
3.单元检测要求同学们在期末考试前的规定时间内做答完毕,每次检测均有3次做答机会,取最高分计入成绩。
4.课后讨论题发布在课堂交流区。课后讨论针对每期老师留的问题,在课堂交流区进行回答。评分机制侧重于发言内容,同学们在课堂交流区内进行5次有效讨论,课后讨论得50分;10次及以上有效讨论,课后讨论得满分100分;没有进行有效讨论得0分。
5.期末考试占总成绩的60%,主要考察同学们对本课程所学内容的掌握程度与应用能力。
注:为对学生负责、保证平台证书权威性,2019年9月开始,中国大学MOOC平台不再发放免费证书,原有认证证书的申请方式和流程不变。
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.
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。
单元 | 单元内容 | 发布时间 |
第一单元 | 导言 | 2021/3/3 10:00:00 |
第二单元 | 认识数据 | 2021/3/10 10:00:00 |
第三单元 | 数据预处理 | 2021/3/17 10:00:00 |
第四单元 | 关联规则挖掘 | 2021/3/24 10:00:00 |
第五单元 | 分类 | 2021/4/7 10:00:00 |
第六单元 | 数值预测 | 2021/4/21 10:00:00 |
第七单元 | 聚类分析 | 2021/5/5 10:00:00 |
第八单元 | 复杂数据的挖掘 | 2021/5/19 10:00:00 |
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,2021年5月26号开始-2021年6月5号结束。