大数据背景下的数据挖掘课程教学新思考
教学的首要任务是构建起整个课程的核心知识结构（如图1所示），同时，简单介绍相关的统计学、机器学习等计算机专业学生不太了解的非专业知识。课程核心知识结构是教学的主线，是学生必须要掌握的。首先，让学生明确数据挖掘前要先经过预处理，再存入数据仓库；其次，针对具体情况利用相关的挖掘工具和挖掘算法进行挖掘；最后，挖掘结果以可视化的形式有效地展示给用户。教学的重点是挖掘算法和挖掘工具。对于挖掘算法，以数据挖掘国际会议ICDM（the IEEE International Conference on Data Mining）的专家评选出的十大经典算法（见表1）为主[5]，结合相关实例给学生介绍各种算法的基本思想和相关概念，重点介绍使用较多的分类、聚类、关联、序列和机器学习这几种算法，先为学生打下良好的理论基础。3 以实例为切入点，注重理论结合实践数据挖掘课程主要针对我校研究生开设，考虑到学生就业和当前市场需求，以及课程本身实践性强的特点，在教学过程中要注重理论结合实践，注意培养学
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