Learn the general concepts of data mining along with basic methodologies and applications. Then dive into one subfield in data mining: pattern discovery. Learn in-depth concepts, methods, and applications of pattern discovery in data mining. We will also introduce methods for pattern-based classification and some interesting applications of pattern discovery. This course provides you the opportunity to learn skills and content to practice and engage in scalable pattern discovery methods on massive transactional data, discuss pattern evaluation measures, and study methods for mining diverse kinds of patterns, sequential patterns, and sub-graph patterns.
от партнера
Специализация Интеллектуальный анализ данных Иллинойсский университет в Урбане-ШампейнеОб этом курсе
Недавно просмотрено: 91,813
Карьерные результаты учащихся
33%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
39%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
18%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 1 из 6 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 15 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский, Китайский (упрощенное письмо)
Приобретаемые навыки
Data Visualization SoftwareTableau SoftwareData VirtualizationData Visualization (DataViz)
Карьерные результаты учащихся
33%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
39%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
18%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 1 из 6 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 15 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский, Китайский (упрощенное письмо)
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
6 материалов для самостоятельного изучения
6 материалов для самостоятельного изучения
Welcome to Data Visualization!10мин
Syllabus10мин
About the Discussion Forums10мин
Updating Your Profile10мин
Social Media10мин
Resources10мин
1 практическое упражнение
Orientation Quiz30мин
4 ч. на завершение
Week 1: The Computer and the Human
In this week's module, you will learn what data visualization is, how it's used, and how computers display information. You'll also explore different types of visualization and how humans perceive information.
4 ч. на завершение
15 видео ((всего 130 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
15 видео
Week 1 Introduction11мин
1.1.1. Some Books on Data Visualization3мин
1.1.2. Overview of Visualization11мин
1.2.1. 2-D Graphics10мин
SVG-example1мин
1.2.2. 2-D Drawing9мин
1.2.3. 3-D Graphics9мин
1.2.4. Photorealism9мин
1.2.5. Non-Photorealism5мин
1.3.1. The Human10мин
1.3.2. Memory12мин
1.3.3. Reasoning7мин
1.3.4. The Human Retina9мин
1.3.5. Perceiving Two Dimensions8мин
1.3.6. Perceiving Perspective8мин
2 материала для самостоятельного изучения
Week 1 Overview10мин
How the Programming Assignments Work10мин
1 практическое упражнение
Week 1 Quiz30мин
4 ч. на завершение
Week 2: Visualization of Numerical Data
In this week's module, you will start to think about how to visualize data effectively. This will include assigning data to appropriate chart elements, using glyphs, parallel coordinates, and streamgraphs, as well as implementing principles of design and color to make your visualizations more engaging and effective.
4 ч. на завершение
11 видео ((всего 85 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
11 видео
2.1.1. Data7мин
2.1.2. Mapping9мин
2.1.3. Charts9мин
2.2.1. Glyphs (Part 1)4мин
2.2.1. Glyphs (Part 2)6мин
2.2.2. Parallel Coordinates8мин
2.2.3. Stacked Graphs (Part 1)5мин
2.2.3. Stacked Graphs (Part 2)6мин
2.3.1. Tufte's Design Rules12мин
2.3.2. Using Color11мин
3 материала для самостоятельного изучения
Week 2 Overview10мин
Programming Assignment 1: Visualize Data Using a Chart10мин
Programming Assignment 1 Rubric10мин
4 ч. на завершение
Week 3: Visualization of Non-Numerical Data
In this week's module, you will learn how to visualize graphs that depict relationships between data items. You'll also plot data using coordinates that are not specifically provided by the data set.
4 ч. на завершение
8 видео ((всего 72 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
3.1.1. Graphs and Networks8мин
3.1.2. Embedding Planar Graphs11мин
3.1.3. Graph Visualization13мин
3.1.4. Tree Maps9мин
3.2.1. Principal Component Analysis8мин
3.2.2. Multidimensional Scaling6мин
3.3.1. Packing12мин
3 материала для самостоятельного изучения
Week 3 Overview10мин
Programming Assignment 2: Visualize Network Data10мин
Programming Assignment 2 Rubric10мин
2 ч. на завершение
Week 4: The Visualization Dashboard
In this week's module, you will start to put together everything you've learned by designing your own visualization system for large datasets and dashboards. You'll create and interpret the visualization you created from your data set, and you'll also apply techniques from user-interface design to create an effective visualization system.
2 ч. на завершение
9 видео ((всего 73 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
9 видео
4.1.1. Visualization Systems3мин
4.1.2. The Information Visualization Mantra: Part 19мин
4.1.2. The Information Visualization Mantra: Part 29мин
4.1.2. The Information Visualization Mantra: Part 35мин
4.1.3. Database Visualization Part: 112мин
4.1.3. Database Visualization Part: 28мин
4.1.3. Database Visualization Part: 39мин
4.2.1. Visualization System Design14мин
1 материал для самостоятельного изучения
Week 4 Overview10мин
1 практическое упражнение
Week 4 Quiz30мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
от партнера GD1 июня 2017 г.
A fairly interesting course with a good instructor. The course gave me a chance to play with my visualization tools in order to expand my usage rather than being in a rush to complete my tasks.
от партнера MK5 апр. 2018 г.
Good course, very well structured and with interesting assignments. Some (especially first) lessons are more of a general culture but most are very helpful and allow to learn a lot of things.
от партнера VC26 апр. 2020 г.
I enjoyed a great deal of this course. However, I felt that the course could be improved by adding in a few programming implementations of visualization. Thank you for teaching this subject!
от партнера JM3 июня 2016 г.
I found the class to be very informative. The assignments on creating charts and graphs for large data sets were practical and helped me understand the concepts taught in the course.
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?
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.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
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.
Is financial aid available?
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
Получу ли я зачеты в университете за прохождение курса?
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.
