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.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Mining Foundations and Practice
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Spezialisierung Data Mining Foundations and PracticeUniversity of Colorado BoulderÜber diesen Kurs
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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
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Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 2 von 3 in
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
Untertitel: 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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University of Colorado Boulder
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.
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.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
6 Stunden zum Abschließen
Frequent Pattern Analysis
This module starts with an overview of data mining methods, then focuses on frequent pattern analysis, including the Apriori algorithm and FP-growth algorithm for frequent itemset mining, as well as association rules and correlation analysis.
6 Stunden zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 94 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
6 Stunden zum Abschließen
Classification
This module introduces supervised learning, classification, prediction, and covers several core classification methods including decision tree induction, Bayesian classification, support vector machines, neural networks, and ensemble methods. It also discusses classification model evaluation and comparison.
6 Stunden zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 106 min)
6 Stunden zum Abschließen
Clustering
This module introduces unsupervised learning, clustering, and covers several core clustering methods including partitioning, hierarchical, grid-based, density-based, and probabilistic clustering. Advanced topics for high-dimensional clustering, bi-clustering, graph clustering, and constraint-based clustering are also discussed.
6 Stunden zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 105 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
5 Stunden zum Abschließen
Outlier Analysis
This module discusses three different types of outliers (global, contextual, and collective) and how different methods may be used to identify and analyze such outliers. It also covers some advanced methods for mining complex data, as well as the research frontiers of the data mining field.
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.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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