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

Qin (Christine) Lv

3.242 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

20.560 kürzliche Aufrufe

This course introduces the key steps involved in the data mining pipeline, including data understanding, data preprocessing, data warehousing, data modeling, interpretation and evaluation, and real-world applications.
Data Mining Pipeline 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 Francesco Ungaro, available here on Unsplash: https://unsplash.com/photos/C89G61oKDDA

Flexible Fristen

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100 % online

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Kurs 1 von 3 in

Spezialisierung Data Mining Foundations and Practice

Stufe „Mittel“

data science professionals or domain experts, some experience working with data

Ca. 21 Stunden zum Abschließen

Englisch

Was Sie lernen werden

By the end of this course, you will be able to identify the key components of the data mining pipeline and describe how they're related.
You will be able to identify particular challenges presented by each component of the data mining pipeline.
You will be able to apply techniques to address challenges in each component of the data mining pipeline.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Pre-Processing
Data Warehousing
data understanding
data mining pipeline

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Spezialisierung Data Mining Foundations and Practice

Stufe „Mittel“

data science professionals or domain experts, some experience working with data

Ca. 21 Stunden zum Abschließen

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Dozent

Dozentenbewertung

1,33/5 (5 Bewertungen)

Qin (Christine) Lv

Associate Professor

Computer Science

4.570 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

Data Mining Pipeline

6 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 88 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

Woche

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Data Understanding

5 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 71 min)

Woche

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Data Preprocessing

5 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 77 min)

Woche

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Data Warehousing

5 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 54 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?
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