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.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Интеллектуальный анализ данных '
Визуализация данных
от партнера
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 72,092
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
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. 14 часа 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
1 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.
1 ч. на завершение
6 материалов для самостоятельного изучения
6 материала для самостоятельного изучения
Welcome to Data Visualization!10мин
Syllabus10мин
About the Discussion Forums10мин
Updating Your Profile10мин
Social Media10мин
Resources10мин
1 практическое упражнение
Orientation Quiz10мин
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 Quiz20мин
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 Quiz16мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
от партнера GDJun 1, 2017
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 MKApr 5, 2018
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 JMJun 3, 2016
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.
от партнера ZOAug 11, 2019
Thank you for this amazing course, for.me the most enjoyable and amazing tool for this course is how encouraging me to find real life data repository and learn how to visualize it.
от партнера SMDec 14, 2016
One of the excellent courses I have ever studied. Professor style of teaching is very soft and simple, point to point and very clear. I have given 100 out 100 marks.
от партнера KAMay 28, 2017
This very interesting course have sharpened my ability to read and interpret graphs in general and more importantly to pay more attention to every little details.
от партнера AJAug 9, 2016
Excellent opportunity to understand Data Visualization. I loved the home work given in the course, very unique and creative. Lot's of scope to cultivate an idea.
от партнера RBDec 11, 2019
Good conceptual introduction, plus some hands on assignments that will increase the chances that you continue to create visualizations of the data you work with.
от партнера ASMar 8, 2020
This course provides me a good understanding of how to visualize data, how to display data, how to perceive data. Best knowledge for data visualization.
от партнера ASNov 6, 2016
This is a great course. I highly recommend this course if you are looking to better visualize your data for an audience, and how people perceive graphs.
от партнера TMJun 25, 2016
It is an excellent course under data mining specialization. Going for it will be definitely a great investment in terms of education.\n\nTeddy Muchape.
от партнера ADJun 3, 2017
It provides me with the base to transmit to the user the data analysis made in a visual way easy for them to understand and take decision.
от партнера JJMay 26, 2019
Really interesting. Even I have learned some visualization before, I still learned a lot from this class! Like network visualization.
от партнера RPApr 15, 2018
The course looks at all aspects of Data visualization and how to make a visualization that is both informative and easy to interpret
от партнера PTAug 3, 2017
Good course. The section on graphs could use more detail on how the layout algorithms affect usability of data visualizations.
от партнера MCJul 2, 2016
Very enjoyable class. I especially enjoyed interactions with other classmates. And I learned a lot about data visualization!
от партнера SSJun 27, 2017
It should have more assignment and handson, It should also teach how to use any visualization tool for doing assignment.
от партнера JHAug 11, 2016
Carefully designed to provide an overview of data visualization concepts which are important for any data scientist.
от партнера IRMay 24, 2019
Helpful course. It provides some useful visualization strategies and a few techniques in an understandable format.
от партнера CKMay 6, 2018
Excellent course on fundamentals of data visualization with practical assignments to apply the theory learned.
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.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
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.
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.
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
