Über 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.
Coursera-Labore
Stufe „Mittel“

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

Ca. 22 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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Stufe „Mittel“

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

Ca. 22 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

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University of Colorado Boulder

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses als Master of Science in Data Science von University of Colorado Boulder. Wenn Sie zum gesamten Studiengang zugelassen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1
Woche 1
6 Stunden zum Abschließen

Frequent Pattern Analysis

6 Stunden zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 94 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
Woche2
Woche 2
6 Stunden zum Abschließen

Classification

6 Stunden zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 106 min)
Woche3
Woche 3
6 Stunden zum Abschließen

Clustering

6 Stunden zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 105 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
Woche4
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

Data Mining Foundations and Practice

Häufig gestellte Fragen

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.