Über diesen Kurs
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Ca. 15 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

StreamsSequential Pattern MiningData Mining AlgorithmsData Mining

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Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind

  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Research Assistants
  • Data Engineers
  • IT Support

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
1 Stunde zum Abschließen

Course Orientation

1 Video (Gesamt 7 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
1 Video
3 Lektüren
Syllabus10m
About the Discussion Forums10m
Social Media10m
1 praktische Übung
Orientation Quiz10m
4 Stunden zum Abschließen

Module 1

9 Videos (Gesamt 49 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
9 Videos
1.2. Frequent Patterns and Association Rules5m
1.3. Compressed Representation: Closed Patterns and Max-Patterns7m
2.1. The Downward Closure Property of Frequent Patterns3m
2.2. The Apriori Algorithm6m
2.3. Extensions or Improvements of Apriori7m
2.4. Mining Frequent Patterns by Exploring Vertical Data Format3m
2.5. FPGrowth: A Pattern Growth Approach8m
2.6. Mining Closed Patterns3m
2 Lektüren
Lesson 1 Overview10m
Lesson 2 Overview10m
2 praktische Übungen
Lesson 1 Quiz10m
Lesson 2 Quiz8m
Woche
2
1 Stunde zum Abschließen

Module 2

9 Videos (Gesamt 47 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
9 Videos
3.2. Interestingness Measures: Lift and χ25m
3.3. Null Invariance Measures5m
3.4. Comparison of Null-Invariant Measures7m
4.1. Mining Multi-Level Associations4m
4.2. Mining Multi-Dimensional Associations2m
4.3. Mining Quantitative Associations4m
4.4. Mining Negative Correlations6m
4.5. Mining Compressed Patterns7m
2 Lektüren
Lesson 3 Overview10m
Lesson 4 Overview10m
2 praktische Übungen
Lesson 3 Quiz10m
Lesson 4 Quiz8m
Woche
3
2 Stunden zum Abschließen

Module 3

10 Videos (Gesamt 56 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
10 Videos
5.2. GSP: Apriori-Based Sequential Pattern Mining3m
5.3. SPADE—Sequential Pattern Mining in Vertical Data Format3m
5.4. PrefixSpan—Sequential Pattern Mining by Pattern-Growth4m
5.5. CloSpan—Mining Closed Sequential Patterns3m
6.1. Mining Spatial Associations4m
6.2. Mining Spatial Colocation Patterns9m
6.3. Mining and Aggregating Patterns over Multiple Trajectories9m
6.4. Mining Semantics-Rich Movement Patterns3m
6.5. Mining Periodic Movement Patterns7m
2 Lektüren
Lesson 5 Overview10m
Lesson 6 Overview10m
2 praktische Übungen
Lesson 5 Quiz10m
Lesson 6 Quiz8m
Woche
4
5 Stunden zum Abschließen

Week 4

9 Videos (Gesamt 98 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
9 Videos
7.2. Previous Phrase Mining Methods10m
7.3. ToPMine: Phrase Mining without Training Data12m
7.4. SegPhrase: Phrase Mining with Tiny Training Sets14m
8.1. Frequent Pattern Mining in Data Streams19m
8.2. Pattern Discovery for Software Bug Mining12m
8.3. Pattern Discovery for Image Analysis6m
8.4. Advanced Topics on Pattern Discovery: Pattern Mining and Society—Privacy Issue13m
8.5. Advanced Topics on Pattern Discovery: Looking Forward4m
2 Lektüren
Lesson 7 Overview10m
Lesson 8 Overview10m
2 praktische Übungen
Lesson 7 Quiz8m
Lesson 8 Quiz8m
4.2
43 BewertungenChevron Right

33%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

Top-Bewertungen von Pattern Discovery in Data Mining

von DDSep 10th 2017

The first several chapters are very impressive. The last three lessons are a little difficult for first-learners. The illustration are clear and easy to understand.

von GLJan 18th 2018

Excellent course. Now I have a big picture about pattern discovery and understand some popular algorithm. Also professor points out the direction for further study.

Dozent

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Jiawei Han

Abel Bliss Professor
Department of Computer Science

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master in Computer Science von University of Illinois at Urbana-Champaign. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

Über University of Illinois at Urbana-Champaign

The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs. ...

Über den Spezialisierung Data-Mining

The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp. Courses 2 - 5 of this Specialization form the lecture component of courses in the online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization....
Data-Mining

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

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