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

1.数理统计

2.高等代数

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

1. 《数据挖掘与Python实践》李爱华. 孟凡. 北京：高等教育出版社，2023.

2. 《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.

3. 《商务智能》刘红岩．北京：清华大学出版社，2013．

4. 《机器学习》周志华. 北京：清华大学出版社，2016.

5. 《统计学习方法》李航. 北京：清华大学出版社，2019.

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

7. 《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。

单元单元内容发布时间

第一单元导言 2024/9/2 10:00

第二单元认识数据 2024/9/9 10:00

第三单元数据预处理 2024/9/16 10:00

第四单元关联规则挖掘 2024/9/23 10:00

第五单元分类 2024/10/7 10:00

第六单元数值预测 2024/10/21 10:00

第七单元聚类分析 2024/10/28 10:00

第八单元复杂数据的挖掘 2024/11/11 10:00

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，2024年9月2号开始-2024年12月31号结束。