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演讲摘要：数据挖掘与分析是数据科学与大数据专业的核心课程。本报告以新工科建设为背景，结合课程思政要求，探索在线课程设计方案，旨在帮助学生了解大数据领域中的典型算法与分析思路，并且锻炼学生们分析问题、解决问题的能力，以提高学生独立的科研能力，并能够从系统的角度理解数学挖掘算法、数据科学、计算机之间相互影响、相互支撑的关系，能够具备一定的复杂大数据分析能力。
讲者简介：陈伯林，男，西北工业大学计算机学院，副教授。2003年9月至2007年6月在西北工业大学应用数学系统计学专业读本科，2007年9月至2010年4月在西北工业大学应用数学系运筹学与控制论专业读硕士。2010年9月开始，以国家公派出国留学的身份前往加拿大萨斯喀彻温大学（University of Saskatchewan）生物医学工程系攻读博士学位，2014年12月完成学业，并回到西北工业大学计算机学院任教。2017年5月至2018年4月以访问学者的身份在加拿大阿尔伯塔大学（University of Alberta）医学院开展学术交流，从事儿科肠道微生物菌群数据分析方面的研究工作。中国计算机学会专业会员，中国计算机学会生物信息学专委会首批委员，ACM SIGBIO group会员，BIBM、IWBBIO、CBC等多个国际学术会议的分会主席和程序委员。作为项目负责人先后主持了国家自然科学基金面上项目1项，青年项目1项，陕西省自然科学基金，中央高校基础科研业务费项目，西北工业大学引进高层次人才科研启动项目等多项课题。目前，他所在的研究领域为数据挖掘、机器学习、计算生物学等，具体的研究问题包括人类复杂疾病的相关基因识别、癌症动态演化机制分析、动态生物网络的构建与分析、基因组与蛋白质组数据分析、蛋白质复合物的识别、网络数据分析等。已在《Proteomics》，《Briefings in Bioinformatics》、《BMC Bioinformatics》、《BMC Medical Genomics》、《IEEE Transactions on NanoBioScience》、《中国科学-信息科学（英文版）》、《中国科学-生命科学（英文版）》、BIBM、IWBBIO、ISBRA等国际知名期刊与会议上发表30余篇高水平的学术论文。同时也是很多期刊的审稿人。
第37届CCF中国数据库学术会议（NDBC 2020）
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