大數據技術專業《數據倉庫與數據挖掘—數據倉庫與數據挖掘的關聯—數據準備與挖掘入門實踐》課程思政課堂教學設計
發布日期:2026-02-02
false高職(1):
| 課程名稱 |
數據倉庫與數據挖掘 |
授課對象 |
大數據技術專業 |
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| 授課內容 | 數據倉庫與數據挖掘的關聯——數據準備與挖掘入門實踐 |
課時 |
1.00 |
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| 課程類型 | A.思想政治理論課;B.通識課;√C.專業課;D.實踐課; | ||||
| 教學目標 | 知識目標
1.理解數據倉庫與數據挖掘的核心關聯,明確數據倉庫是數據挖掘的數據基礎;
2.掌握數據挖掘的基本概念、核心流程,明確數據倉庫在數據挖掘中的數據準備作用;
3.了解數據挖掘的常見算法(聚類、分類)及簡單應用場景。
能力目標
1.能準確闡述數據倉庫與數據挖掘的關聯,提升數據關聯辨析能力;
2.能結合數據倉庫的數據分析成果,完成簡單的數據挖掘準備工作,培養數據挖掘入門能力;
3.初步具備識別數據挖掘適用場景,理解簡單挖掘算法應用邏輯的能力。
思政目標
1.樹立“數據聯動、價值共生”的專業理念,認識數據倉庫與數據挖掘協同發力對挖掘數據價值、賦能行業發展的重要意義;
2.培養嚴謹務實、循序漸進的專業素養,明確數據準備工作中“數據真實、規范、完整”的核心要求和責任意識;
3.激發創新思維和探索精神,樹立“立足專業、深耕數據,用數據挖掘技術破解實際問題、創造核心價值”的職業追求。 |
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| 課程思政 | 融入知識點 | 教學重點
1.數據倉庫與數據挖掘的核心關聯,明確數據倉庫在數據挖掘中的數據準備核心作用;
2.數據挖掘的基本概念、核心流程,以及數據準備環節的核心操作;
3.數據挖掘常見算法(聚類、分類)的基本邏輯及簡單應用場景。
教學難點
1.理解數據倉庫與數據挖掘的協同邏輯,能清晰闡述數據倉庫如何為數據挖掘提供支撐;
2.引導學生將“嚴謹務實、循序漸進”的理念與數據準備實踐結合,避免忽視數據質量問題;
3.如何將創新探索、責任擔當的思政元素與數據關聯、挖掘入門等專業知識深度融合。 |
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| 融入方式 | 采用“關聯解析+流程拆解+實踐引導+案例滲透”的方式,將思政元素融入課堂各環節,實現專業與思政的深度融合,貼合學生認知規律:
1.關聯類比:將數據倉庫與數據挖掘的關系類比為“原料倉庫與加工廠”,滲透“協同發力、價值共生”的理念;
2.流程滲透:在數據挖掘流程講解中,重點強調數據準備的嚴謹性,滲透“求真務實、精益求精”的責任意識;
3.實踐引導:通過模擬數據準備和挖掘入門實踐,培養學生的嚴謹細致和探索精神;
4.案例升華:選取數據倉庫與數據挖掘協同應用的實際案例,引導學生提煉其中蘊含的創新價值和責任擔當。 |
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| 思政元素 | 嚴謹務實 循序漸進 專業素養 真實 規范 完整性 責任意識 創新思維 探索精神 職業追求 求真務實 精益求精 嚴謹細致 責任擔當 | ||||
| 思政資源 | |||||
| 思政案例 | |||||
| 教學實施 | |||||
| 教學引入 | |||||
| 教學展開 | |||||
| 教學總結 | |||||
| 目標達成檢測 | |||||
| 教學反思 | |||||