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: 53,756
Приобретаемые навыки
Data Visualization SoftwareTableau SoftwareData VirtualizationData Visualization (DataViz)
Программа курса: что вы изучите
Неделя
11 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.
6 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
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.
15 видео ((всего 130 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
15 видео
Week 1 Introduction11мин
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
Неделя
24 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.
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
Неделя
34 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.
8 видео ((всего 72 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
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
Неделя
42 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.
9 видео ((всего 73 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
9 видео
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
33%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
41%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
20%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Лучшие отзывы о курсе Визуализация данных
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.
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.
Преподаватели
John C. Hart
Professor of Computer ScienceDepartment 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.
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.
Coursera делает лучшее в мире образование доступным каждому, предлагая онлайн-курсы от ведущих университетов и организаций.
© Coursera Inc., 2019 Все права защищены.
