《生物信息数据挖掘》 一、主要目标和主要内容： （生物信息数据挖掘是为生物信息学专业本科生开设的专业必修课。该课程是一种高级数据处理和分析技术。本课程主要讲授数据挖掘的基本概念，原理、方法和技术，具体包括：数据的预处理、分类预测、关联挖掘、聚类分析等内容。本课程采用理论课授课方式，帮助学生在理论学习的基础上同时掌握一些R软件的操作。通过本课程学习，可以使学生了解数据挖掘这种现代数据分析和知识挖掘方法的思想与技术，熟悉数据挖掘的基本理论，掌握数据挖掘方法，能熟练地应用R软件对现实数据进行有效的分析，获取有价值的信息。） 二、授课教师和授课对象： （宋安超；生物信息本科） 三、课程类型和学时学分： （专业必修课；32学时，2学分） 四、教学方式（授课形式和考核方式）： （课堂讲授录屏 + 实践操作录屏 + 线下自主学习 + 线下动手操作； 期末成绩70%，平时成绩30%（考勤、提问、作业等）） 五、教材与参考书目： 《数据挖掘 概念与技术》[美] Jiawei Han，[美] Micheling Kamber，[美] Jian Pei 等 著，范明，孟小峰 译陈立萍，机械工业出版社，2012 《数据挖掘与R语言》Luís Torgo 著，李洪成，陈道轮，吴立明 译，机械工业出版社，2013 《数据挖掘：R语言实战》黄文，王正林，电子工业出版社，2014 《R语言实战》卡巴科弗（Robert I. Kabacoff）著，王小宁，刘撷芯，黄俊文 等译，人民邮电出版社，2016