教学要求

1．理论教学要求：在教学准备上，首先教师要钻研教学内容，把握本课程的教学目标以及各个单元的教学目标，掌握整个课程的知识体系结构，准确把握各章节的重点、难点以及它们之间的联系。作为计算机专业课程，教师要及时跟踪本课程最前沿技术，并充实到教学内容中。其次，教师要了解授课学生的专业背景和已学过专业课程，了解本课程在该专业人才培养中的性质，并按照教学目标，有针对性地设计教学内容，做到因人施教。最后，教师应根据教学内容与课时，在学期初制定好教学进度表，好每课时的教学内容，并准备好教案和教学课件的教学资料。

在教学方式上，注重理论与实践相结合，主要采用讲授法，运用多媒体演示和板书相结合的方式，呈现主要教学内容。其次，数据挖掘作为一门实操型课程，因此在教学方式上，也采用演示法和练习法，通过实操演示使学生了解数据挖掘建模的全过程，并安排实验练习，使学生能够运用所学的知识解决实际问题，加深对所学知识的理解。

在教学组织上，主要采用班级授课形式，在数据挖掘实战环节采用小组合作形式。

在教学资料上，教材选用国内外经典教材，选定相关教材和文献作为补充，并及时添加一些前沿技术。课程实验主要选用基于Python的编程环境和Scikit-Learn等数据分析工具，其次，也选用学院警务大数据实训平台。

2．实践、实验教学要求：在实验内容与组织上，各章节都安排了实验内容，与该章节的理论知识点相对应，在课程最后，安排三个实践课程，内容涉及本课程的所有理论知识点，包括数据质量和特征分析、数据预处理、和数据挖掘模型构建和评估等。

3．课程思政教学要求：在本课程的教学中，要将课程思政贯穿整个课程，培养学生建立社会主义核心价值观，培养学生运用理论知识解决实用问题的意识，学以致用。重点培养学生数据安全和数据隐私保护的意识，培养使用模型解决具体问题的数据意识，培养学生技术创新精神和工匠精神。在课堂讲授过程中，要潜移默化地影响学生，促使学生培养坚定的政治意识、牢牢坚持社会主义意识形态。

主要教学内容

学院自编讲义《警务大数据基本理论与应用教程》王群、顾海艳、袁明等

张良均, 王路, 谭立云, 苏剑林. Python数据分析与挖掘实战（第2版）[M].北京：机械工业出版社，2019.