Discover the basic concepts of cluster analysis, and then study a set of typical clustering methodologies, algorithms, and applications. This includes partitioning methods such as k-means, hierarchical methods such as BIRCH, and density-based methods such as DBSCAN/OPTICS. Moreover, learn methods for clustering validation and evaluation of clustering quality. Finally, see examples of cluster analysis in applications.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Интеллектуальный анализ данных '
37 728 уже зарегистрированы
от партнера
Специализация Интеллектуальный анализ данных Иллинойсский университет в Урбане-ШампейнеОб этом курсе
Недавно просмотрено: 15 910
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 5 из 6 в программе
Прибл. 17 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Английский, Испанский
Приобретаемые навыки
Cluster AnalysisData Clustering AlgorithmsK-Means ClusteringHierarchical Clustering
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 5 из 6 в программе
Прибл. 17 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Английский, Испанский
от партнера
Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне
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.
Сделайте шаг навстречу диплому магистра.
курс входит в онлайн-программу ''Master in Computer Science' от партнера Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне.
Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.
Программа курса: что вы изучите
2 ч. на завершение
Course Orientation
You will become familiar with the course, your classmates, and our learning environment. The orientation will also help you obtain the technical skills required for the course.
2 ч. на завершение
1 видео ((всего 7 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
2 ч. на завершение
Module 1
2 ч. на завершение
13 видео ((всего 65 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
5 ч. на завершение
Week 2
5 ч. на завершение
15 видео ((всего 78 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
2 ч. на завершение
Week 3
2 ч. на завершение
9 видео ((всего 53 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
5 ч. на завершение
Week 4
5 ч. на завершение
10 видео ((всего 57 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
25 минут на завершение
Course Conclusion
In the course conclusion, feel free to share any thoughts you have on this course experience.
25 минут на завершение
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе АНАЛИЗ КЛАСТЕРОВ В ПРОЦЕССЕ АНАЛИЗА ДАННЫХ
от партнера GL25 янв. 2018 г.
This is a very good course covering all area of clustering. The only thing I feel a little struggle is some algorithm explained too brief, I prefer some detail step by step examples.
от партнера DB9 мар. 2019 г.
Useful theory. It will be challenging for non-math students. and also lecturer's native language influence iis going to be challening as well to follow along.
от партнера ES17 дек. 2018 г.
This was my favorite course in the whole specialization. Everything is explained very concisely and clearly making the subject matter very easy to understand.
от партнера UG27 апр. 2019 г.
Its Good but explanations can done much better, rest all good in terms of study material, quiz ,and programming assignment.
Специализация Интеллектуальный анализ данных : общие сведения
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.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
