一、数据挖掘基础理论
数据挖掘课程会介绍数据挖掘的基本概念、任务和流程。关键词“数据挖掘”将自然融入本段内容。学生将学习到数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换等预处理步骤，以及数据挖掘的常用算法，如分类、回归、聚类和关联规则挖掘。
潜在语义关键词如“数据预处理”、“数据挖掘算法”和“数据挖掘任务”也会在本段中被提及。
二、分类与预测算法
分类和预测是数据挖掘的核心应用之一。课程将深入讲解决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等分类算法。同时，还会介绍如何使用这些算法进行数据预测。关键词“分类算法”和“预测模型”将在此段中自然出现。
学生还将了解如何评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1分数等指标。
三、聚类分析技术
聚类分析是将数据集划分为若干群组的过程，每个群组内的数据对象相似，而不同群组间的数据对象相异。课程将涵盖K-means、层次聚类、DBSCAN等聚类算法，并探讨如何选择合适的聚类算法。关键词“聚类分析”和“数据对象”将在本段得到应用。
四、关联规则挖掘
关联规则挖掘旨在发现数据集中的有趣关联和模式。课程将介绍Apriori算法、FP-growth算法等经典关联规则挖掘技术。关键词“关联规则”和“Apriori算法”将自然融入本段内容。
五、数据挖掘应用与实践
课程将介绍数据挖掘在实际领域的应用，如市场分析、医疗诊断、金融风险预测等。学生将了解如何将理论知识应用到实际问题中，并学会使用常见的数据挖掘工具和软件。关键词“数据挖掘应用”和“市场分析”将在此段中被强调。
六、数据挖掘项目实战
课程通常会包括一个或多个数据挖掘项目，让学生在实践中巩固所学知识。这些项目可能涉及数据采集、数据清洗、模型选择、模型评估等步骤，关键词“数据挖掘项目”和“模型选择”将自然出现在本段。
通过学习数据挖掘课程，学生将全面掌握数据挖掘的理论基础和实用技巧，为将来的数据科学职业打下坚实的基础。