Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

50%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

67%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

29%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Ca. 31 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Information Retrieval (IR)Document RetrievalMachine LearningRecommender Systems

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Ca. 31 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch

von

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University of Illinois at Urbana-Champaign

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.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up89%(2,438 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Orientation

2 Stunden zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 15 min), 6 Lektüren, 2 Quiz
2 Videos
Course Introduction Video11m
6 Lektüren
Welcome to Text Retrieval and Search Engines!10m
Syllabus10m
About the Discussion Forums10m
Updating your Profile10m
Social Media10m
Course Errata10m
2 praktische Übungen
Orientation Quiz15m
Pre-Quiz30m
4 Stunden zum Abschließen

Week 1

4 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 94 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
6 Videos
Lesson 1.2: Text Access9m
Lesson 1.3: Text Retrieval Problem26m
Lesson 1.4: Overview of Text Retrieval Methods10m
Lesson 1.5: Vector Space Model - Basic Idea9m
Lesson 1.6: Vector Space Retrieval Model - Simplest Instantiation17m
1 Lektüre
Week 1 Overview10m
2 praktische Übungen
Week 1 Practice Quiz1h
Week 1 Quiz1h
Woche
2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Week 2

4 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 102 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
6 Videos
Lesson 2.2: TF Transformation9m
Lesson 2.3: Doc Length Normalization18m
Lesson 2.4: Implementation of TR Systems21m
Lesson 2.5: System Implementation - Inverted Index Construction18m
Lesson 2.6: System Implementation - Fast Search17m
1 Lektüre
Week 2 Overview10m
2 praktische Übungen
Week 2 Practice Quiz1h
Week 2 Quiz1h
Woche
3

Woche 3

7 Stunden zum Abschließen

Week 3

7 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 75 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
6 Videos
Lesson 3.2: Evaluation of TR Systems - Basic Measures12m
Lesson 3.3: Evaluation of TR Systems - Evaluating Ranked Lists - Part 115m
Lesson 3.4: Evaluation of TR Systems - Evaluating Ranked Lists - Part 210m
Lesson 3.5: Evaluation of TR Systems - Multi-Level Judgements10m
Lesson 3.6: Evaluation of TR Systems - Practical Issues15m
2 Lektüren
Week 3 Overview10m
Programming Assignments Overview10m
2 praktische Übungen
Week 3 Practice Quiz1h
Week 3 Quiz1h
Woche
4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Week 4

4 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 88 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
7 Videos
Lesson 4.2: Statistical Language Model17m
Lesson 4.3: Query Likelihood Retrieval Function12m
Lesson 4.4: Statistical Language Model - Part 112m
Lesson 4.5: Statistical Language Model - Part 29m
Lesson 4.6: Smoothing Methods - Part 19m
Lesson 4.7: Smoothing Methods - Part 213m
1 Lektüre
Week 4 Overview10m
2 praktische Übungen
Week 4 Practice Quiz1h
Week 4 Quiz1h

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.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

  • Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

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