This course covers the core techniques used in data mining, including frequent pattern analysis, classification, clustering, outlier analysis, as well as mining complex data and research frontiers in the data mining field.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Data Mining Foundations and Practice'
от партнера
Специализация Data Mining Foundations and PracticeКолорадский университет в БоулдереОб этом курсе
Недавно просмотрено: 5 963
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 2 из 3 в программе
Средний уровень
data science professionals or domain experts, some experience working with data, successful completion of Data Mining Pipeline
Прибл. 23 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Чему вы научитесь
Identify the core functionalities of data modeling in the data mining pipeline
Apply techniques that can be used to accomplish the core functionalities of data modeling and explain how they work.
Evaluate data modeling techniques, determine which is most suitable for a particular task, and identify potential improvements.
Приобретаемые навыки
- outlier analysis
- clustering
- classification
- model evaluation
- frequent pattern analysis
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 2 из 3 в программе
Средний уровень
data science professionals or domain experts, some experience working with data, successful completion of Data Mining Pipeline
Прибл. 23 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
от партнера
Колорадский университет в Боулдере
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
Сделайте шаг навстречу диплому магистра.
курс входит в онлайн-программу ''Master of Science in Data Science' от партнера Колорадский университет в Боулдере.
Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.
Программа курса: что вы изучите
6 ч. на завершение
Frequent Pattern Analysis
This module starts with an overview of data mining methods, then focuses on frequent pattern analysis, including the Apriori algorithm and FP-growth algorithm for frequent itemset mining, as well as association rules and correlation analysis.
6 ч. на завершение
2 видео ((всего 94 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
6 ч. на завершение
Classification
This module introduces supervised learning, classification, prediction, and covers several core classification methods including decision tree induction, Bayesian classification, support vector machines, neural networks, and ensemble methods. It also discusses classification model evaluation and comparison.
6 ч. на завершение
2 видео ((всего 106 мин.))
6 ч. на завершение
Clustering
This module introduces unsupervised learning, clustering, and covers several core clustering methods including partitioning, hierarchical, grid-based, density-based, and probabilistic clustering. Advanced topics for high-dimensional clustering, bi-clustering, graph clustering, and constraint-based clustering are also discussed.
6 ч. на завершение
2 видео ((всего 105 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
5 ч. на завершение
Outlier Analysis
This module discusses three different types of outliers (global, contextual, and collective) and how different methods may be used to identify and analyze such outliers. It also covers some advanced methods for mining complex data, as well as the research frontiers of the data mining field.
5 ч. на завершение
2 видео ((всего 108 мин.))
Специализация Data Mining Foundations and Practice: общие сведения
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.
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.
