DBM302m - Khai phá dữ liệu (Data Mining) là môn 3 tín chỉ bậc cử nhân của Đại học FPT. Môn tập trung vào việc tìm ra quy luật ẩn trong dữ liệu — những mẫu hình mà không ai đặt giả thuyết trước nhưng vẫn tồn tại và có giá trị kinh doanh. Đây là điểm phân biệt với thống kê truyền thống, nơi người phân tích đưa ra giả thuyết rồi kiểm định; khai phá dữ liệu đi theo chiều ngược lại, để dữ liệu tự lộ ra cấu trúc của nó. Khối trực quan hoá dữ liệu mở đầu phần kỹ thuật, và đặt ở vị trí này là có chủ ý: nhìn dữ liệu trước khi chạy thuật toán giúp phát hiện sớm những bất thường mà mọi phép tính sau đó sẽ che mất. Khối phát hiện mẫu hình đi vào các kỹ thuật tìm mẫu lặp lại và luật kết hợp — họ thuật toán đứng sau những gợi ý mua kèm mà người dùng gặp hằng ngày trên các sàn thương mại điện tử. Khối phân cụm xử lý bài toán chia dữ liệu thành nhóm tự nhiên khi không có nhãn sẵn, dùng nhiều trong phân khúc khách hàng. Các khối sau mở rộng sang phân lớp và các phương pháp đánh giá chất lượng kết quả — phần thiết yếu vì một mẫu hình tìm được có thể chỉ là ngẫu nhiên. Lợi ích: người học rút ra được nhận định dùng được từ dữ liệu sẵn có của doanh nghiệp, và phân biệt được quy luật thật với trùng hợp. Môn cũng cảnh báo một cạm bẫy của lĩnh vực: tìm đủ lâu trong một tập dữ liệu thì luôn thấy mẫu hình nào đó, kể cả khi dữ liệu hoàn toàn ngẫu nhiên. Vì vậy mọi phát hiện đều phải kiểm chứng trên tập dữ liệu độc lập trước khi tin.
