Об этом курсе
Недавно просмотрено: 16,320

Learner Career Outcomes

33%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 16 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

Приобретаемые навыки

StreamsSequential Pattern MiningData Mining AlgorithmsData Mining

Learner Career Outcomes

33%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 16 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
1 ч. на завершение

Course Orientation

1 видео ((всего 7 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
1 видео
3 материала для самостоятельного изучения
Syllabus10мин
About the Discussion Forums10мин
Social Media10мин
1 практическое упражнение
Orientation Quiz10мин
4 ч. на завершение

Module 1

9 видео ((всего 49 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
9 видео
1.2. Frequent Patterns and Association Rules5мин
1.3. Compressed Representation: Closed Patterns and Max-Patterns7мин
2.1. The Downward Closure Property of Frequent Patterns3мин
2.2. The Apriori Algorithm6мин
2.3. Extensions or Improvements of Apriori7мин
2.4. Mining Frequent Patterns by Exploring Vertical Data Format3мин
2.5. FPGrowth: A Pattern Growth Approach8мин
2.6. Mining Closed Patterns3мин
2 материала для самостоятельного изучения
Lesson 1 Overview10мин
Lesson 2 Overview10мин
2 практического упражнения
Lesson 1 Quiz10мин
Lesson 2 Quiz8мин
Неделя
2
1 ч. на завершение

Module 2

9 видео ((всего 47 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
9 видео
3.2. Interestingness Measures: Lift and χ25мин
3.3. Null Invariance Measures5мин
3.4. Comparison of Null-Invariant Measures7мин
4.1. Mining Multi-Level Associations4мин
4.2. Mining Multi-Dimensional Associations2мин
4.3. Mining Quantitative Associations4мин
4.4. Mining Negative Correlations6мин
4.5. Mining Compressed Patterns7мин
2 материала для самостоятельного изучения
Lesson 3 Overview10мин
Lesson 4 Overview10мин
2 практического упражнения
Lesson 3 Quiz10мин
Lesson 4 Quiz8мин
Неделя
3
2 ч. на завершение

Module 3

10 видео ((всего 56 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
10 видео
5.2. GSP: Apriori-Based Sequential Pattern Mining3мин
5.3. SPADE—Sequential Pattern Mining in Vertical Data Format3мин
5.4. PrefixSpan—Sequential Pattern Mining by Pattern-Growth4мин
5.5. CloSpan—Mining Closed Sequential Patterns3мин
6.1. Mining Spatial Associations4мин
6.2. Mining Spatial Colocation Patterns9мин
6.3. Mining and Aggregating Patterns over Multiple Trajectories9мин
6.4. Mining Semantics-Rich Movement Patterns3мин
6.5. Mining Periodic Movement Patterns7мин
2 материала для самостоятельного изучения
Lesson 5 Overview10мин
Lesson 6 Overview10мин
2 практического упражнения
Lesson 5 Quiz10мин
Lesson 6 Quiz8мин
Неделя
4
5 ч. на завершение

Week 4

9 видео ((всего 98 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
9 видео
7.2. Previous Phrase Mining Methods10мин
7.3. ToPMine: Phrase Mining without Training Data12мин
7.4. SegPhrase: Phrase Mining with Tiny Training Sets14мин
8.1. Frequent Pattern Mining in Data Streams19мин
8.2. Pattern Discovery for Software Bug Mining12мин
8.3. Pattern Discovery for Image Analysis6мин
8.4. Advanced Topics on Pattern Discovery: Pattern Mining and Society—Privacy Issue13мин
8.5. Advanced Topics on Pattern Discovery: Looking Forward4мин
2 материала для самостоятельного изучения
Lesson 7 Overview10мин
Lesson 8 Overview10мин
2 практического упражнения
Lesson 7 Quiz8мин
Lesson 8 Quiz8мин
4.2
Рецензии: 44Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Выявление паттернов в процессе анализа данных

автор: 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.

автор: 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.

Преподаватели

Avatar

Jiawei Han

Abel Bliss Professor
Department of Computer Science

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.

О 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. ...

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. 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....
Интеллектуальный анализ данных

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.