上午听了清华大学袁博研究院讲的《数据挖掘理论与算法》课程第一讲，深刻感觉到老师的知识面非常宽阔。看到的书，做过的案例都可以拿来讲。虽然只是概述，但是还是学到了很多东西，并且举例非常丰富，不仅有生活中的日常例子，更有很多历史上著名的事件分析。这周我也同样讲了第一章的概论内容，同样的90分钟，相比而言，有下列可以改进的地方。
1.涉及面没有袁老师宽广。并行计算和数据挖掘无用的例子。还有数据挖掘进行的时候选取的样本数据有问题造成结果错误的例子——飞机弹孔分析。
2.举例只有日常生活例子，缺少一些著名的历史事件，从更人文的角度来举例说明。
3.有些地方，比如说学习数据挖掘的益处，对于打算考研的同学可以作为一个很好的研究方向；不考研的同学可以深入学习作为一个就业方向。我只是说了说，袁老师则找了很多就业招聘信息，说的话更有理有据。
4.不仅讲了知识，更难的是讲了学习方法。首先学习不仅只能看一本书，两本书。更要去及时了解行业动态，关注领域大牛的研究动态，去相关学习网站搜集学习资料和学习数据集，自己多思考多总结。最重要的是要去动手锻炼，编写一个简单的程序比听很多课有用的多。
5.因为个人涉及到的知识不够多，只是看了两三本书，还有很多知识，特别是实践的东西不多。讲课也确实不如袁老师有理有据。
改进方法:
需要不断的去学习，增长知识，多听名师课程，锻炼实践才能得到提高。袁老师在课程开始时就讲到，哪个老师都不是全面的专家，我们上课只能是作为一个导游，领路人，让学生培养起学习兴趣，掌握学习方法，转变思维，思路，开阔眼界才是老师应该做的事情。
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