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介绍
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课程概述
本课程为天津大学的《数据挖掘》，共计13学时。 本课程主要介绍数据分析与数据挖掘的基本概念和方法，包括数据的基本属性和概念、数据预处理技术、数据仓库和OLAP技术、回归分析、频繁模式挖掘、分类、聚类和离群点检测等。 课程采取案例教学、任务驱动。所有教学知识点以案例形式给出，通过案例讲解理论知识，并给出应用理论知识解决实际问题的任务，以任务驱动学习，轻松掌握数据挖掘的基础知识和技能。
课程目标
能够掌握数据挖掘的基础知识和技能
考核评价
本课程为在线考试，题型为客观题，主要考核以下内容： 1.数据清理、数据集成和数据归约 2.数据仓库的设计和实现 3.Apriori算法和FP-growth算法
讲师介绍
详细介绍
适用对象：
数据分析人员、数据科学人员、大数据开发工程师
主要内容：
1.介绍数据分析与数据挖掘的基本概念和方法
2.介绍数据的基本属性和概念、数据预处理技术、数据仓库和OLAP技术、回归分析、频繁模式挖掘、分类、聚类和离群点检测
课程属性：专业岗位技能课程
第1章 概述
第2章 数据
第3章 数据预处理
第4章 数据仓库和OLAP
第5章 回归分析
第6章 频繁模式
第7章 分类
第8章 聚类
第9章 离群点检测
监督管理单位：江苏省人力资源和社会保障厅 运营服务单位：杭州沃土教育科技股份有限公司 技术支持单位：浙江浙大网新软件产业集团有限公司
