在数据科学领域工作，需要掌握核心的数据挖掘概念、技术和实践技能。以下是经过改写后的课程内容：

通过本课程，您将学习以下内容：

• 数据挖掘流程：涵盖数据理解、预处理和数据存储。
• 数据挖掘方法：包括频繁模式分析、分类、聚类和异常值检测。
• 数据挖掘项目：从项目规划、设计到实施和报告的全过程。

通过本课程，您将获得以下技能：

• 完成数据挖掘流程
• 设计和实现数据挖掘项目
• 应用和评估数据挖掘方法
• 数据预处理
• 构建数据仓库
• 数据理解
• 异常值分析
• 聚类分析
• 分类技术
• 模型评估
• 频繁模式分析

本专业课程面向希望掌握大规模数据集中模式识别的核心概念和技术的数据科学家和领域专家。该专业包括三门课程：

• 数据挖掘流程：介绍数据理解、预处理、数据存储、数据建模和解释/评估的关键步骤。
• 数据挖掘方法：涵盖频繁模式分析、分类、聚类和异常值检测的核心技术。
• 数据挖掘项目：提供设计和实现实际数据挖掘项目的指导和实践经验。

本课程还包含一些编程任务，专注于数据挖掘流程和方法的特定方面。此外，数据挖掘项目课程还提供了制定、设计、实现和报告实际数据挖掘项目的详细指导和实践经验。

关于本专业的参考学习书籍：

1. 《共置模式的数据挖掘：原理与应用》

   • 介绍共置模式数据挖掘技术，适用于商业智能和分析。内容涵盖共置模式挖掘、共置决策树和最大实例共置模式挖掘的基础知识，以及数据挖掘、机器学习和统计的概述。

2. 《用于社会计算的高级数据挖掘工具和方法》

   • 探讨了数据挖掘工具、方法、算法及专门针对社交网络分析的架构进展。内容包括社交网络领域传统方法的进步和新兴技术趋势。

3. 《生命科学中的数据挖掘技术》

   • 详细介绍生命科学中重要的数据库和数据挖掘工具的新方法和更新方法。内容包括大分子序列和三维结构的档案、蛋白质-蛋白质相互作用的数据库、预测构象障碍的方法、突变体热力学稳定性、聚集和药物反应等。

4. 《商业分析中的数据挖掘：Python 中的概念、技术和应用》

   • 介绍数据挖掘概念和方法在商业分析中的应用，使用Python进行示例说明。内容包括各种流行的数据挖掘算法及其在业务问题中的应用，以及数据挖掘中的伦理问题。

5. 《数据挖掘与探索：从传统统计学到现代数据科学》

   • 讲解前沿数据科学方法的概念和程序，涵盖动态数据可视化、人工神经网络、集成方法和文本挖掘。内容还探讨了传统统计学和现代数据科学之间的过渡，以及多种软件工具的应用。

6. 《现代工程和医疗保健应用的物联网和数据挖掘》

   • 重点介绍物联网（IoT）和数据挖掘在现代工程和医疗保健中的应用，涵盖微波工程、通信、固态技术、生物信息学、生物统计学和机器学习等领域。内容还强调了物联网在通信、网络、数据挖掘、计算生物学、生物信息学和机器学习中的作用。

希望以上内容能帮助您更好地理解和传达相关课程信息。