MIMUW的数据挖掘课程

数据挖掘是信息技术领域中的重要分支，涉及从大量数据中发现有价值信息的过程。密歇根大学安娜堡分校（MIMUW）提供了系统化学习这一主题的课程，帮助学生掌握利用计算机算法处理和分析数据的方法，提取模式、洞察力和预测未来趋势。课程内容包括聚类、分类、关联规则、序列模式、异常检测和预测建模等技术和方法。HTML作为数据获取的重要途径，在课程中也有涉及。学生将学习使用Python的BeautifulSoup或Scrapy框架编写网络爬虫，抓取和存储HTML数据。数据预处理是流程中的关键步骤，包括处理缺失值、异常值、重复值和数据类型转换。课程还涵盖分类算法（如决策树、随机森林、支持向量机和神经网络）、聚类算法（如K-means、DBSCAN和层次聚类）、关联规则学习（如Apriori算法）、序列模式挖掘和异常检测。预测建模包括线性回归、时间序列分析和深度学习模型。数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn和Tableau）和数据库管理系统（如MySQL或NoSQL）也在课程中涵盖，帮助学生理解数据和传达分析结果。通过实践项目，学生将理论知识应用于实际数据挖掘挑战。