1. 基础课程
数学基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计
计算机科学基础：数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统基础
2. 编程技能
编程语言：Python、Java、R
数据库技术：SQL基础、数据库设计
3. 数据挖掘基础
数据预处理：数据清洗、数据集成、数据转换、数据归约
数据探索：数据可视化、描述性统计分析
数据挖掘技术：分类、聚类、关联规则、预测模型
4. 统计学与数据分析
描述性统计：数据的收集、整理和描述
推断性统计：概率分布、假设检验、置信区间
回归分析：线性回归、逻辑回归
5. 机器学习基础
监督学习：决策树、支持向量机、神经网络
无监督学习：聚类、降维技术
强化学习：基础概念与算法
6. 数据挖掘算法
分类算法：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机
聚类算法：K-means、层次聚类、DBSCAN
关联规则：Apriori、FP-Growth
7. 数据挖掘工具
软件工具：使用数据挖掘工具如Weka、RapidMiner
编程工具：使用Python/R进行数据挖掘项目实践
8. 实战项目
实验室实训：基于数据挖掘工具和编程实践
项目开发：完成至少一个完整的数据挖掘项目，涵盖数据采集、处理、分析和可视化
9. 前沿技术
大数据技术：Hadoop、Spark、Hive
深度学习：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络
10. 职业规划与发展
职业指导：简历写作、面试技巧
行业趋势：数据挖掘行业分析、职业路径规划
11. 选修课程
云计算与分布式系统
数据安全与隐私
商业智能
12. 实践与应用
课程设计：数据挖掘项目综合课程设计
实习：企业实习，了解业界需求和工作流程
13. 技术交流
技术研讨会：定期举办技术分享会
竞赛：鼓励参加数据挖掘、机器学习等相关竞赛
