课程编码：GNED106303
学时：32
学分：2
课程类别：基础通识类选修课
所属板块：科学探索与技术创新
选课要求：全体本科生
任课教师：李良星
李良星，男，工学博士，副教授，博导，西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室。研究方向：多相流流动与传热；反应堆严重事故与热工水力；微尺度流动沸腾；数据驱动分析。
课程内容简介：
大数据及数据挖掘分析技术是一门新兴的交叉性学科，是在智能信息技术领域迅速兴起的计算机技术。在很多重要的领域，大数据及数据挖掘技术都发挥着积极的作用。本课程以面向工程应用的数据挖掘及分析技术为导向，主要介绍大数据及数据挖掘技术的基本概念、原理及数据的分析处理技术，具体包括：数据的预处理、聚类分析、关联分析、回归分析等内容。通过课程的教学，学生了解大数据及数据挖掘技术的基本概念和方法，为进一步的智能数据分析研究打好基础。
先修课程：无
授课模式：面授讲课
使用教材及参考书：
[1] 刘鹏主编，张燕，张重生，张志立.大数据.电子工业出版社，2017.
[2] 梁亚声，徐欣，成小菊，梁佳领，朱霞.数据挖掘原理、算法与应用.机械工业出版社，2015.
[3] 蔡立志，武星，刘振宇.大数据测评.上海科学技术出版社，2015.
[4] Jianwei Han, Micheline Kamber, Jian Pei, Data Mining: Concepts and Techniques. 3rd edition, Waltham: Morgan Kaufmann, USA, 2011.
考核方式：平时成绩占比50%：其中平时作业占比30%，课堂表现占20%；期末综合作业，占比50%
