测试大纲模板2016年,2016年一级建造师考试大纲

中山大学软件学院

软件工程专业本科生课程教学大纲

CourseProfileforUndergraduatesofSoftwareEngineering

最近更新/Revision:yyyy.mm.dd

课程编号

CourseCodeSE-000课程名称

CourseTitle

ManagingandMiningMassiveData课程类别

CourseType〖选修〗

[Elective]学分

Credits周学时

HoursperWeek总学时

TotalHours理论环节

LectureSessions实验环节

LaboratorySessions0学时合计

Total开课学期

Semester第〖一/二/三/四〗学年夏季学期

Fallsemester,[1st/2nd/3rd/4th]year课程负责人

CourseCoordinator中文:English:WeiWang

:[weiw@cse.unsw.edu.au]

Homepage:[cse.unsw.edu.au/~weiw]主要授课教师

PrincipalInstructors中文:English:WeiWang教学助理配置

TeachingAssistants:黄强

English:QiangHuang课外交流时间

OfficeHours主讲教师:每周6小时.

Instructor:6hoursperweek.教学助理:无.TA:N/A.课程主页

[URL](待定)

[Usernameandpassword,ifrequired]讨论社区

Forum[URL]课程描述

CourseDescription

通过这门课程的学习,学生可以

了解正确的数据挖掘的基本概念和基本任务

了解数据挖掘的难点和现有方法的优点和缺点

能够使用教授的内容解决一些实际的数据挖掘的问题

Thiscoursewillintroducethefundamentalsofdatamingingtechniquescoveringthewholelifecycleofdatamining(includingdataacquisitionandpreprocessing,similarityqueries,classification,clustering,andassociationrulemining),closedwithandataminingapplication(RemendationSystem).Thecoursewillheablendofbothpracticalandtheoreticalknowledgeinthisarea.Theexpectedlearningoutesare:

acorrectunderstandingoffundamentalconceptsandtechniquesofDataMining

understandthechallengesandprosandconsofexistingdataminingmethods.

Beabletosolvesomepracticalproblemusinglearneddataminingtechniques.先修课程

Prerequisites数学:线性代数,概率论和数理统计(LinearAlgebra,ProbabilityandStatistics)

算法和数据结构(DataStructureandAlgorithms)

编程语言:能够使用C++或者Ja熟练编程ProgrammingLanguage(C++orJa)后续课程

SuccessiveCourses()

理论教学

LectureSessions教材

TextbookMiningofMassiveDatasets.JureLeskovec,AnandRajaraman,JeffUllman.CambridgeUniversityPress.Onlineat:mmds./教学参考书

ReferencesDataMining:ConceptsandTechniques,JiaweiHanandMichelineKamber.KaufmannPublishers,August2000.

IntroductiontoDataMining,Pang-NingTan,MichaelSteinbach,VipinKumar.Addison-Wesley,2005.ISBN:0321321367.

Researchpaperromrelatedconferencesandjournals(相关的研究论文及资料)教学方法

Approach理论教学内容

Lectures(3hrs)

相似性查询(距离,相似度函数,精确查询技术:空间索引,倒排索引和相关的过滤技术)(4hrs)

相似性查询技术(位置敏感哈希)(4hrs)

分类技术(线性分类器+k最近邻分类器+朴素贝叶斯分类器)(4hrs)

分类技术(决策树分类器)+分类技术理论基础(泛化保证,常见的错误)(4hrs)

聚类技术(k-means,层次聚类技术,DBScan)(4hrs)

关联规则(apriori和FP-growth)(4hrs)

推荐系统(基于内容,协同过滤的推荐系统)(3hrs)

推荐系统(基于矩阵分解的推荐系统+Netflix竞赛得奖系统介绍)(3hrs)

期末考试(3hrs)

Totally36hours.布置作业

Assignments1WeeklyWrittenAssignments实验教学

LaboratorySessions实验课时间

LabHourshours实验课地点

LabVenue实验课方式

LabApproach课外实验辅导

AdditionalTutoring实验教学内容

实验平台

Platforms实战技能培养

Skill备注

Note[若无其他补充说明,则删除本行！]总评成绩计算CourseAssesent评分标准

GradingClassParticipation1%WeeklyWrittenAssignments40%MidtermExamination0%FinalExamination50%ProgrammingAssignments0%Total100%

课程教学大纲模板之填写说明:

软件学院的培养目标之一是"国际化",同时为便于我院与国外高校的合作交流,课程描述的每一项目均需提供英文描述,关键项目和易产生歧义的项目同时采用中,英文撰写.建议各位撰写人先参考几个国外高校的课程网站,以免英文专业术语出现太大偏差.

不同于其他非工科专业的课程描述,软件工程专业课程描述须给出每门课程实践环节的详细教学规格说明,譬如:课后作业(WrittenAssignments)与实验项目(ProgrammingAssignments或Projects)的安排,实验课的时间,地点和授课方式,以及TA课外辅导实验的安排等.独立设有实验课的课程,理论课与实验课合并为同一课程撰写单份课程描述.所有课程的课程描述必须足够细致,使得学院可据此估算每门课程的教师与TA合计教学成本(含理论课与实验课).

"课程编号"均采用"SE-"为前缀,后接3位阿拉伯数字(其中前1位表示开课年级,后2位表示序列号).课程描述撰写人首先起草课程编号,学院将统一编号课程简介,教学目标,主要MidtermExamination)或期末考试(FinalExamination)是开卷考试,请在考试后面用括号注明"(OpenBook)",对于数学基础课程或理论性较强的专业骨干课程,强烈建议安排期中考试,并将考试时间列在"理论教学内容"中.

凡无内容的栏目请不要留空,注明"无"或"None".

初,中,高"软件工程实训"课程的教学大纲采用类似,但不同的模板.

各位撰写人在起草所负责课程描述之前,请先参考以下4门课程的课程描述:线性代数,C语言程序设计,操作系统,编译原理.

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