Data mining techniques数据挖掘技术课程面向想要学习在大规模数据集中发现模式的基本概念和核心技术的数据科学专业人员和领域专家。
课程重点包括：
(1)数据挖掘管道，介绍数据理解，数据预处理，数据仓库，数据建模和解释/评估的关键步骤;
(2)数据挖掘方法，涵盖了频繁模式分析、分类、聚类和异常值检测的核心技术;
(3)数据挖掘项目，为设计和实施真实世界的数据挖掘项目提供指导和实践经验。
Data mining techniques数据挖掘技术课程设置：
数据挖掘管道：
课程介绍数据挖掘管道中涉及的关键步骤，包括数据理解、数据预处理、数据仓库、数据建模、解释和评估以及实际应用。
数据挖掘方法：
课程涵盖了数据挖掘中使用的核心技术，包括频繁模式分析，分类，聚类，异常值分析，以及挖掘复杂数据和数据挖掘领域的研究前沿。
数据挖掘项目：
课程提供设计和实施真实世界数据挖掘项目的分步指导和实践经验，包括问题制定，文献调查，拟议工作，评估，讨论和未来工作。
数据可视化：
了解数据挖掘的一般概念以及基本方法和应用程序。然后深入研究数据挖掘中的一个子领域：模式发现。了解数据挖掘中模式发现的深入概念、方法和应用。还将介绍基于模式的分类方法和模式发现的一些有趣应用。课程为您提供学习技能和内容的机会，以练习和参与海量交易数据的可扩展模式发现方法，讨论模式评估措施，并研究挖掘各种模式，顺序模式和子图模式的方法。
文本检索和搜索引擎：
课程将涵盖搜索引擎技术，这些技术在任何涉及文本数据的数据挖掘应用程序中都发挥着重要作用，原因有两个。首先，虽然原始数据对于任何特定问题来说可能很大，但它通常是相关数据的相对较小的子集，搜索引擎是在大型文本集合中快速发现相关文本数据的一小部分的重要工具。
文本挖掘和分析：
课程将涵盖挖掘和分析文本数据的主要技术，以发现有趣的模式，提取有用的知识，并支持决策，重点是统计方法，这些方法通常可以应用于任何自然语言的任意文本数据，而无需或最少的人力。
数据挖掘中的模式发现：
了解数据挖掘的一般概念以及基本方法和应用程序。然后深入研究数据挖掘中的一个子领域：模式发现。了解数据挖掘中模式发现的深入概念、方法和应用。还将介绍数据驱动的短语挖掘方法和一些有趣的模式发现应用。
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