医药卫生管理硕士研究生课程简介
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主要参考书:
1.Han & Kamber&Pei.Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd Edition. Morgan Kaufmann: Waltham, MA,2011
2.
3.
本课程达到国际一流水平研究生课程水平的标志:
1、师资方面:
由在国际一流大学进修或者从事研究达1年以上,具有博士学位的老师承担主要授课任务
课程教学目标:
掌握数据挖掘的基本原理与技术,并能熟悉应用于卫生领域。
课程大纲:(章节目录)
第一章概述
§1.1数据挖掘的基本任务
§1.2数据挖掘与知识发现
§1.3数据挖掘相关问题
1.4数据挖掘的未来
第二章相关概念
§2.1数据库
§2.2信息检索
§2.3数据仓库
第三章数据挖掘技术
§3.1统计数据挖掘
§3.2相似度测量
2、教学内容方面:
新颖、信息量大,体现前沿与经典。
3、教学方式方面:
强调互动,充分利用案例开展教学
4、教材方面:
一流的研究生教材,辅以大量的期刊文章阅读
5、其它:
马敬东
副教授
33
夏晨曦
讲师
35
课程负责教师教育经历及学术成就简介:
马敬东,医学硕士,管理学博士,美国哈佛大学博士后,现任医药信息系主任,同济医学院健康信息资源管理研究中心研究员,副教授,硕士生导师。主要从事健康信息管理及卫生管理决策支持研究。作为主要负责人承担国家科技部支撑计划项目、国家自然科学基金、教育部、卫生部、美国中华医学基金会项目10余项,发表论文近30篇。作为副主编承担《医学数据挖掘》规划教材一部。
§3.3决策树
§3.4神经网络
第四章分类
§4.1统计算法
§4.2决策树算法
§4.3神经网络算法
第五章聚类
§5.1相似度与距离测量
§5.2层次算法§5Fra bibliotek3分区算法§5.4大型数据库聚类
第六章关联规则
§6.1基本算法
§6.2并行与分布式算法
§6.3算法比较
§6.4增量规则
§6.5衡量规则的质量
第七章网络挖掘
§7.1网络内容挖掘
§7.2网络结构挖掘
§7.3网络应用挖掘
第八章时间序列挖掘
§8.1时间序列事件建模
§8.2时间序列分析
§8.3模式发现
§8.4时序关联规则
教材:Margaret H. Dunham. Data Mining: Introductory and Advanced Topics. Pearson Education, Inc.HongKong, 2003
医药卫生管理
课程名称:数据挖掘
课程代码:516.605
课程类型:□一级学科基础课□二级学科基础课□其它:
考核方式:考试
教学方式:讲授
适用专业:情报学、卫生信息管理
适用层次:□硕士□博士
开课学期:秋季
总学时:32
学分:2.0
先修课程要求:数理统计与概率论、数据库基本原理
课程组教师姓名
职称
专业
年龄
学术方向
1.Han & Kamber&Pei.Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd Edition. Morgan Kaufmann: Waltham, MA,2011
2.
3.
本课程达到国际一流水平研究生课程水平的标志:
1、师资方面:
由在国际一流大学进修或者从事研究达1年以上,具有博士学位的老师承担主要授课任务
课程教学目标:
掌握数据挖掘的基本原理与技术,并能熟悉应用于卫生领域。
课程大纲:(章节目录)
第一章概述
§1.1数据挖掘的基本任务
§1.2数据挖掘与知识发现
§1.3数据挖掘相关问题
1.4数据挖掘的未来
第二章相关概念
§2.1数据库
§2.2信息检索
§2.3数据仓库
第三章数据挖掘技术
§3.1统计数据挖掘
§3.2相似度测量
2、教学内容方面:
新颖、信息量大,体现前沿与经典。
3、教学方式方面:
强调互动,充分利用案例开展教学
4、教材方面:
一流的研究生教材,辅以大量的期刊文章阅读
5、其它:
马敬东
副教授
33
夏晨曦
讲师
35
课程负责教师教育经历及学术成就简介:
马敬东,医学硕士,管理学博士,美国哈佛大学博士后,现任医药信息系主任,同济医学院健康信息资源管理研究中心研究员,副教授,硕士生导师。主要从事健康信息管理及卫生管理决策支持研究。作为主要负责人承担国家科技部支撑计划项目、国家自然科学基金、教育部、卫生部、美国中华医学基金会项目10余项,发表论文近30篇。作为副主编承担《医学数据挖掘》规划教材一部。
§3.3决策树
§3.4神经网络
第四章分类
§4.1统计算法
§4.2决策树算法
§4.3神经网络算法
第五章聚类
§5.1相似度与距离测量
§5.2层次算法§5Fra bibliotek3分区算法§5.4大型数据库聚类
第六章关联规则
§6.1基本算法
§6.2并行与分布式算法
§6.3算法比较
§6.4增量规则
§6.5衡量规则的质量
第七章网络挖掘
§7.1网络内容挖掘
§7.2网络结构挖掘
§7.3网络应用挖掘
第八章时间序列挖掘
§8.1时间序列事件建模
§8.2时间序列分析
§8.3模式发现
§8.4时序关联规则
教材:Margaret H. Dunham. Data Mining: Introductory and Advanced Topics. Pearson Education, Inc.HongKong, 2003
医药卫生管理
课程名称:数据挖掘
课程代码:516.605
课程类型:□一级学科基础课□二级学科基础课□其它:
考核方式:考试
教学方式:讲授
适用专业:情报学、卫生信息管理
适用层次:□硕士□博士
开课学期:秋季
总学时:32
学分:2.0
先修课程要求:数理统计与概率论、数据库基本原理
课程组教师姓名
职称
专业
年龄
学术方向