Об этом курсе

Недавно просмотрено: 26,263

Карьерные результаты учащихся

33%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 14 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский

Приобретаемые навыки

StreamsSequential Pattern MiningData Mining AlgorithmsData Mining

Карьерные результаты учащихся

33%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 14 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский

от партнера

Логотип Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне

Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне

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

Неделя
1

Неделя 1

1 ч. на завершение

Course Orientation

1 ч. на завершение
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

4 ч. на завершение
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 практических упражнения
Lesson 1 Quiz10мин
Lesson 2 Quiz8мин
Неделя
2

Неделя 2

1 ч. на завершение

Module 2

1 ч. на завершение
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 практических упражнения
Lesson 3 Quiz10мин
Lesson 4 Quiz8мин
Неделя
3

Неделя 3

2 ч. на завершение

Module 3

2 ч. на завершение
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 практических упражнения
Lesson 5 Quiz10мин
Lesson 6 Quiz8мин
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Week 4

5 ч. на завершение
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 практических упражнения
Lesson 7 Quiz8мин
Lesson 8 Quiz8мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе ВЫЯВЛЕНИЕ ПАТТЕРНОВ В ПРОЦЕССЕ АНАЛИЗА ДАННЫХ

Посмотреть все отзывы

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

  • Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.

    • Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
    • Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
  • 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.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

  • Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.