大数据环境下的数据挖掘课程教学探索
味着大数据对将来科学技术、经济发展，以至国家安全都有深远的影响。大数据的特点[1-2]可以归结为四个V，即Volume（体量大）、Variety（模态多）、Velocity（速度快）和Value（价值密度低）。然而，从这样的数据中挖掘和发现潜在有用的信息和知识，对数据理论分析和数据挖掘技术的要求也相应提高。数据挖掘作为高校理学和工学专业设计中一门主导课程[3-4]，其原始目的主要是让大学本科学生对数据挖掘的相关基础知识有一定的了解，并对较为成熟的技术和方法具有相应的应用分析能力。然而，针对大数据在现今各领域中的重要性以及它所带来的诸多问题和挑战，则应该从高校课程设置的层面作考虑，建立并完善适应时代发展的人才培养体系。本文根据大数据的特点和其发展方向，探索如何提高数据挖掘课程的教学质量，从教学层面探讨大数据研究人才的培养。1 教学探索1.1 科学引导，培养数据意识数据挖掘是以数据为驱动的理论分析和应用课程，它既有具体性又有抽象性。具体性表现为其研
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