Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data-Mining

4.5
Sterne
1,325 Bewertungen

96 %

John C. Hart

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von

Verbunden mit dem Abschluss Master of Computer Science
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Spezialisierung Data-Mining University of Illinois at Urbana-Champaign

Über diesen Kurs

42.092 kürzliche Aufrufe

Learn the general concepts of data mining along with basic methodologies and applications. Then dive into one subfield in data mining: pattern discovery. Learn in-depth concepts, methods, and applications of pattern discovery in data mining. We will also introduce methods for pattern-based classification and some interesting applications of pattern discovery. This course provides you the opportunity to learn skills and content to practice and engage in scalable pattern discovery methods on massive transactional data, discuss pattern evaluation measures, and study methods for mining diverse kinds of patterns, sequential patterns, and sub-graph patterns.

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Spezialisierung Data-Mining

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Data Visualization Software
Tableau Software
Data Virtualization
Data Visualization (DataViz)

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Dozent

Dozentenbewertung

4,75/5 (105 Bewertungen)

John C. Hart

Professor of Computer Science

Department of Computer Science

128.572 Lernende

9 Kurse

von

University of Illinois at Urbana-Champaign

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieser Kurs gehört zum reinen Onlineabschlusses Master of Computer Science von University of Illinois at Urbana-Champaign. Er bietet Ihnen eine Vorschau auf die Themen, Materialien und Lehrkräfte, damit Sie entscheiden können, ob der komplette Online-Studiengang das Richtige für Sie ist.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung96%(7,921 Bewertungen)

Woche1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Course Orientation

2 Stunden zum Abschließen

6 Lektüren

4 Stunden zum Abschließen

Week 1: The Computer and the Human

4 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 130 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

15 Videos

Week 1 Introduction11m1.1.1. Some Books on Data Visualization3m1.1.2. Overview of Visualization11m1.2.1. 2-D Graphics10mSVG-example1m1.2.2. 2-D Drawing9m1.2.3. 3-D Graphics9m1.2.4. Photorealism9m1.2.5. Non-Photorealism5m1.3.1. The Human10m1.3.2. Memory12m1.3.3. Reasoning7m1.3.4. The Human Retina9m1.3.5. Perceiving Two Dimensions8m1.3.6. Perceiving Perspective8m

2 Lektüren

Week 1 Overview10mHow the Programming Assignments Work10m

1 praktische Übung

Week 1 Quiz30m

Woche2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Week 2: Visualization of Numerical Data

4 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 85 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

Woche3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Week 3: Visualization of Non-Numerical Data

4 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 72 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

Woche4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Week 4: The Visualization Dashboard

2 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 73 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

9 Videos

Week 4 Introduction554.1.1. Visualization Systems3m4.1.2. The Information Visualization Mantra: Part 19m4.1.2. The Information Visualization Mantra: Part 29m4.1.2. The Information Visualization Mantra: Part 35m4.1.3. Database Visualization Part: 112m4.1.3. Database Visualization Part: 28m4.1.3. Database Visualization Part: 39m4.2.1. Visualization System Design14m

1 Lektüre

Week 4 Overview10m

1 praktische Übung

Week 4 Quiz30m

Bewertungen

4.5

301 Bewertungen

5 stars
64,63 %
4 stars
24,73 %
3 stars
6,25 %
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Top-Bewertungen von DATENVISUALISIERUNG

von VC26. Apr. 2020

I enjoyed a great deal of this course. However, I felt that the course could be improved by adding in a few programming implementations of visualization. Thank you for teaching this subject!

von GC16. Nov. 2020

Very useful course. It enlightens my ways to data visualization. I knew some concepts, but in a disorganized way and not knowing how. This course fills these gaps. It is tremendously helpful.

von SM14. Dez. 2016

One of the excellent courses I have ever studied. Professor style of teaching is very soft and simple, point to point and very clear. I have given 100 out 100 marks.

von CY26. Nov. 2017

Really like this course which leads me to Tableau. After the course, I take about 8 hours to learn Tableau and I think my ability of data visualization ballooned.

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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.

Häufig gestellte Fragen

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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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