课程名称：《数据分析与数据挖掘案例Ⅲ》

课程英文名：Data analysis and data mining case Ⅲ

开课学期：第六学期

课程类型：专业课

开课单位：统计与数据科学学院

先修课程要求：Python 编程、Python 数据分析

课程描述：

通过本课程的学习，使学生掌握协同过滤、支持向量机、决策树、K-Means、朴素贝叶斯以及 NLP 等算法的基本概念、基本理论和应用，为学习后继课程和进一步学习数据挖掘奠定必要的实战基础。

考核方式：本课程为考查课，课程教学环节采取理论教学方式和实践教学方 式相结合，理论课共 32学时，实验课共 32学时，共 64课时。成绩考核采取平时成绩、期中成绩、实验成绩、期末考查成绩相结合的方式。分数采用百分制，其中，平时成绩占比25%，期中成绩占比10%， 实验成绩占比15%，期末考查占比 50%。

选用教材：《Python 数据分析与挖掘实战》 主编：张良均

      出版社：机械工业出版社，2021 年，第二版

主要参考书：

1.《机器学习实战》 主编：Peter Harrington，译者：李锐，李鹏等

 出版社：人民邮电出版社，2013 年

2.《Python 机器学习案例教程》 主编：刘宇熙，译者：强彦

 出版社：机械工业出版社，2021年