《数据挖掘》
课程教学大纲
院（系/部）：计算机科学与技术学院
教研室：软件工程
日期：2023.4.30
《数据挖掘》课程教学大纲
课程基本信息
课程编号：0615002063课程名称（中/英）：数据挖掘/DataMining
学分：3总学时：32理论学时：32实践学时：16
课程性质：必修开课学期：6适用专业：软件工程
先修课程：数据库系统原理与应用，概率与数理统计，离散数学，数据结构与算
法，线性代数，Python
开课单位：计算机科学与技术学院大纲版本：2023
制定（修订）人：唐焕玲审核人：何凯批准人：李大社
1课程简介
数据挖掘是软件工程专业的一门专业拓展课。课程主要内容包括数据挖掘的
的基本原理和关键技术。通过本课程学习，使学生掌握数据挖掘的基本概念、原
理、方法和技术。包括掌握OLAP基本概念与应用；数据挖掘常用算法及应用场
景；理解和掌握频繁模式发现及关联规则挖掘；掌握分类、聚类、回归的典型算
法和应用；熟悉主流数据挖掘工具和框架；能够应用数据挖掘的原理和算法对经
典案例进行数据分析和处理。
数据挖掘的前序课程为数据库系统原理与应用，概率与数理统计，离散数学，
数据结构与算法，线性代数，Python，为学习数据挖掘课程的数学基础和编程基
础。通过学习本课程，可以为学生毕业后攻读硕士、博士学位，或者从事大数据、
人工智能等领域的科研、软件研发工作奠定重要基础。
2课程思政落实措施
充分发挥专业课程在思想政治教育方面的作用，发掘数据挖掘课程中隐含的
思政元素，将专业教育与思想政治教育相结合，落实立德树人的根本目标。
数据挖掘算法中蕴含的是历史长河中所有智者解决问题的创新思维和方法，
培养学生分析问题、求解问题的能力。这里的问题，不局限于计算机程序的应用
范畴，包括生活、工作，以及人生中可能遇到的各种问题。
根据具体的数据挖掘算法，挖掘智者解决问题的创新思维和方法，有机融合
培养学生的家国情怀，培养学生主动学习、独立思考、创新思维和方法，提升科
学素养和人文修养。
3课程目标
通过本课程的学习，学生能够达到以下目标：
1、课程目标1：掌握数据挖掘基础理论知识、经典算法以及模型评估方法；
能够将数据挖掘的相关知识，用于复杂智能数据分析系统工程问题解决方案的分
析、比较与综合；（支撑毕业要求指标点1.4）
2、课程目标2：掌握数据挖掘经典算法的设计与实现，针对智能数据分析
系统中的复杂工程问题，能够设计、开发和实现具有智能的软件系统和软件模块，
并能够在设计环节中体现创新意识；（支撑毕业要求指标点3.3）
3、课程目标3：能够针对特定需求的复杂智能数据分析工程问题，开发、
选择与使用恰当的数据挖掘算法、技术、研发工具，进行模拟、仿真和预测，评
估，并能够分析其局限性。（支撑毕业要求指标点5.3）
4、课程目标4：能够借助中英文文献阅读的研究手段，了解数据挖掘的发
展现状和前沿趋势，国内外数据挖掘在软件工程领域的应用研究、特点和发展趋
势。（支撑毕业要求指标点10.3）
4课程目标与毕业要求对应关系
课程支撑
毕业要求指标点建议占比
目标强度
指标点1.4：能够将软件
1工程知识：掌握从事软件工
工程相关知识和数学模
程所需的数学、自然科学、工
型方法用于智能信息管
程基础和专业知