Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Mining Foundations and Practice

Qin (Christine) Lv

1.971 bereits angemeldet

von

Teil des Abschlusses Master of Science in Data Science
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Spezialisierung Data Mining Foundations and PracticeUniversity of Colorado Boulder

Über diesen Kurs

9.592 kürzliche Aufrufe

This course covers the core techniques used in data mining, including frequent pattern analysis, classification, clustering, outlier analysis, as well as mining complex data and research frontiers in the data mining field. 
Data Mining Methods can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

Course logo image courtesy of Lachlan Cormie, available here on Unsplash: https://unsplash.com/photos/jbJp18srifE

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Enthält praktische Lernprojekte.

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Kurs 2 von 3 in

Spezialisierung Data Mining Foundations and Practice

Stufe „Mittel“

data science professionals or domain experts, some experience working with data, successful completion of Data Mining Pipeline

Ca. 23 Stunden zum Abschließen

Englisch

Was Sie lernen werden

Identify the core functionalities of data modeling in the data mining pipeline
Apply techniques that can be used to accomplish the core functionalities of data modeling and explain how they work.
Evaluate data modeling techniques, determine which is most suitable for a particular task, and identify potential improvements.

Kompetenzen, die Sie erwerben

outlier analysis
clustering
classification
model evaluation
frequent pattern analysis

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Spezialisierung Data Mining Foundations and Practice

Stufe „Mittel“

data science professionals or domain experts, some experience working with data, successful completion of Data Mining Pipeline

Ca. 23 Stunden zum Abschließen

Englisch

Dozent

Qin (Christine) Lv

Associate Professor

Computer Science

4.090 Lernende

3 Kurse

von

University of Colorado Boulder

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Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Science in Data Science von University of Colorado Boulder. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

Frequent Pattern Analysis

6 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 94 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Woche

Woche 2

6 Stunden zum Abschließen

Classification

6 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 106 min)

Woche

Woche 3

6 Stunden zum Abschließen

Clustering

6 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 105 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

Woche

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Outlier Analysis

5 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 108 min)

Über den Spezialisierung Data Mining Foundations and Practice

The Data Mining specialization is intended for data science professionals and domain experts who want to learn the fundamental concepts and core techniques for discovering patterns in large-scale data sets. This specialization consists of three courses: (1) Data Mining Pipeline, which introduces the key steps of data understanding, data preprocessing, data warehouse, data modeling and interpretation/evaluation; (2) Data Mining Methods, which covers core techniques for frequent pattern analysis, classification, clustering, and outlier detection; and (3) Data Mining Project, which offers guidance and hands-on experience of designing and implementing a real-world data mining project.

Data Mining can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder. Specialization logo image courtesy of Diego Gonzaga, available here on Unsplash: https://unsplash.com/photos/QG93DR4I0NE

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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Data Mining Methods

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