- 课程背景
1.数据挖掘是近十几年来大数据、人工智能行业飞速发展最重要的驱动技术之一，当前大数据分析几乎都离不开数据挖掘技术，应用广泛，是业界所需；
2.数据挖掘集合了概率统计、机器学习、人工智能、数据可视化、算法等等多门计算机领域核心知识，是信息技术研究的重要领域；
3.掌握数据挖掘的相关知识技能对于学生当下就业和未来深造都有重要意义。
- 课程目标
1.认识数据的统计特性，了解数据的可视化方法，把握数据相似性计算；
2.掌握数据预处理的四大步骤及方法；
3.掌握分类、聚类、回归、关联规则挖掘等核心技术；
4.了解具体数据挖掘的处理过程。
- 丁兆云，1982年12月生，现任国防科技大学系统工程学院教授、硕士生导师。长期从事数据挖掘和机器学习的研究，主要研究自然语言处理、网络空间安全、知识图谱等。发表学术论文近100篇，获国家精品科技期刊顶级学术论文领跑者F5000奖。出版教材专著4部，授权专利10余项。指导校级优秀毕业论文1篇，指导学生获全国信息安全竞赛三等奖以上2次，指导学生创新课题3项。
- 近年来，主讲《数据挖掘》、《先进数据挖掘技术》、《机器学习与数据挖掘实践》，主持和参与湖南省教改课题、学校教育课题等10余项，发表教学论文6篇。多年来一直指导学生参加数模竞赛、信息安全竞赛、阿里大数据竞赛、数据城堡大数据竞赛、kaggle竞赛等高水平数据挖掘竞赛，并取得优异成绩。积极探索以数据挖掘技术为主线构建课堂教学与实践教学相融合的教学体系、将高水平科研成果转化为优质教学资源，成效显著，获国防科技大学研究生教学优秀个人三等奖1项、国防科技大学优秀教学奖1项、国防科技大学信息化教学竞赛二等奖1项、国防科技大学系统工程学院教学成果奖1项、国防科技大学系统工程学院优秀教师奖1项。