Специализация: общие сведения

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Промежуточный уровень

Прибл. 6 месяца на выполнение

Около 6 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский, Корейский...

Приобретаемые навыки

Data Clustering AlgorithmsText MiningData Visualization (DataViz)Data Mining

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Промежуточный уровень

Прибл. 6 месяца на выполнение

Около 6 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский, Корейский...

Специализация: принцип работы

Пройти курсы

Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.

Практический проект

В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.

Получите сертификат

Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

how it works

Специализация включает несколько курсов: 6

Курс1

Визуализация данных

4.5
Оценки: 704
Рецензии: 170
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....
Курс2

Текстовый информационный поиск и поисковые системы

4.4
Оценки: 431
Рецензии: 94
Recent years have seen a dramatic growth of natural language text data, including web pages, news articles, scientific literature, emails, enterprise documents, and social media such as blog articles, forum posts, product reviews, and tweets. Text data are unique in that they are usually generated directly by humans rather than a computer system or sensors, and are thus especially valuable for discovering knowledge about people’s opinions and preferences, in addition to many other kinds of knowledge that we encode in text. This course will cover search engine technologies, which play an important role in any data mining applications involving text data for two reasons. First, while the raw data may be large for any particular problem, it is often a relatively small subset of the data that are relevant, and a search engine is an essential tool for quickly discovering a small subset of relevant text data in a large text collection. Second, search engines are needed to help analysts interpret any patterns discovered in the data by allowing them to examine the relevant original text data to make sense of any discovered pattern. You will learn the basic concepts, principles, and the major techniques in text retrieval, which is the underlying science of search engines....
Курс3

Анализ текстовой информации и аналитика

4.4
Оценки: 349
Рецензии: 91
This course will cover the major techniques for mining and analyzing text data to discover interesting patterns, extract useful knowledge, and support decision making, with an emphasis on statistical approaches that can be generally applied to arbitrary text data in any natural language with no or minimum human effort. Detailed analysis of text data requires understanding of natural language text, which is known to be a difficult task for computers. However, a number of statistical approaches have been shown to work well for the "shallow" but robust analysis of text data for pattern finding and knowledge discovery. You will learn the basic concepts, principles, and major algorithms in text mining and their potential applications....
Курс4

Выявление паттернов в процессе анализа данных

4.2
Оценки: 178
Рецензии: 39
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 data-driven phrase mining 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....

Преподаватели

Avatar

John C. Hart

Professor of Computer Science
Department of Computer Science
Avatar

ChengXiang Zhai

Professor
Department of Computer Science
Avatar

Jiawei Han

Abel Bliss Professor
Department of Computer Science

Сделайте шаг навстречу диплому магистра.

Специализация 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. ...

Часто задаваемые вопросы

  • Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.

  • Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.

  • Time to completion can vary widely based on your schedule. Most learners are able to complete the Specialization in 4-5 months.

  • Each course in the Specialization is offered on a regular schedule with sessions starting about once per month. If you don't complete a course on the first try, you can easily transfer to the next session, and your completed work and grades will carry over.

  • Comfortable with computer programming in multiple programming languages

    Basic knowledge of probability and statistics

  • It is recommended that the courses in the Specialization be taken in the order outlined. In the Capstone Project, you will have the opportunity to synthesize your learning in all the courses and apply your combined skills in a final project.

  • MCS courses in Coursera do not carry University of Illinois credit on their own. Each course has an enhanced for-credit component. You can earn academic credit if you combine an MCS Coursera course with the enhanced for-credit component offered on the University of Illinois platform. Some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

  • At completion of this Specialization in Data Mining, you will (1) know the basic concepts in pattern discovery and clustering in data mining, information retrieval, text analytics, and visualization, (2) understand the major algorithms for mining both structured and unstructured text data, and (3) be able to apply the learned algorithms to solve real-world data mining problems.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.