1323S08009-医疗大数据及数据挖掘实验-2023版人才培养方案课程教学大纲.docx
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1、附件5-2医疗大数据与数据挖掘实验课程教学大纲(实验课程2023版)一、课程基本信息课程号1323S08009开课单位电信学院课程名称医疗大数据及数据论掘实验ExperimentforMedica1.BigDataandDataMiningWSttJS必修考核类型考查课程学分0.5课程学时17课程类别专业发展课程(专业核心课)适用专业(类)智能医学工S二、课程描述及目标(一)课程简介医疗大数据及数据挖掘实瞪课程是本专业(类)的一门专业发展课程,旨在提高学生对医学数据的分析与解读能力,巩固和提商医学数据统计分析的知识。本课程主要基于些高级统计分析方法和高维数据的数据挖掘技术。本课程主要包括多元回
2、归分析、Veta分析、决策树模型等实验项目.(二)教学目标课程目标1:通过本课程,使学生掌握基本的数据挖掘知识和用Ri杏言进行实险的技能:课程目标2:学生能独立完成实验,实验过程中正确操作、准确读取数据,处理实险过程中出现的问题,解择实验现象;课程目标3:使学生具备对实验数据分析和处理的能力,按要求独立完成实的报告并对实验进行评价。三、课程目标对毕业要求的支摞关系毕业要求指标点课程目标I1:能鲂对智能医学系统相关的各类现象和特性进行分析和研究明确系统测试目标课程目标2课程目标313:能够对实物结果.采用科学方法进行分析和斛择,并通过伯息综合得到合理有效的结论.课程目标2课程目标352:至少会用
3、一种机学习平台(TensorF1.owZPyTorch)设计、分析和搭建复杂智能医学系统的解决方案,并能理解其局限性课程目标153:能运用智能医学系统仿真软件(Mat1.abMNSYS等),对复杂智能医学系统工程的实能方案进行数值模拟,并分析结果,能理解我局限性.课程目标1四、教学方式与方法验证性实验以传授知识为主,要求学生掌握基础知识、基本技能。在教学中教师讲解实验原理、方法、实验步骤。在教师传授知识的同时,逐步培养学生严格认真、独立思考的实验态度。五、教学重点与难点(一)教学点介绍多种医学数据挖掘及机罂学习常用方法,包括非线性回归模型预测模型、聚类分析、分类算法、关联规则等,并介绍数据挖掘
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