《数据挖掘与机器学习/大数据专业应用型人才培养规划教材》采用理论与实践相结合的方式，介绍数据挖掘与机器学习的基础知识，力求培养读者数据思维能力。《数据挖掘与机器学习/大数据专业应用型人才培养规划教材》共9章，阐述了数据挖掘与机器学习的核心概念与技术，以及运用这些技术分析实际问题的思路。书中还介绍了9个综合性的案例，其难易程度和侧重点与书中各章的知识点相匹配。  第1章介绍数据挖掘的基本概念、功能与应用领域，使读者掌握数据挖掘的基本理念、流程和方法。第2章介绍Pandas模块的语法结构，并通过对自行车行驶数据与服务热线数据的分析，使读者掌握通过Pandas模块对数据进行统计分析的方法。第3章介绍机器学习的框架，以及Skleam模块的语法结构，使读者掌握搭建机器学习流水线的方法。第4章介绍分类算法与应用，使读者掌握通过Skleam模块搭建一个分类器并实现分类功能的方法。第5章介绍回归算法与应用，使读者掌握通过Skleam模块搭建一个回归模型并实现回归功能的方法。第6章介绍无监督学习，使读者掌握通过Skleam模块搭建一个聚类模型并实现聚类功能的方法。第7章介绍关联规则和协同过滤，使读者掌握通过这些算法实现电影推荐的方法。第8章介绍图像数据分析的相关技术，使读者掌握进行图像特征提取和人脸识别的方法。第9章介绍自然语言处理与NLTK的相关技术，使读者掌握进行文本特征提取和文本分类的方法。  《数据挖掘与机器学习/大数据专业应用型人才培养规划教材》可作为各类高校数据挖掘与机器学习的课程教材，也可供对数据挖掘和机器学习感兴趣的读者学习参考。