Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Mining Foundations and Practice

Qin (Christine) Lv

3 354 déjà inscrits

Offert par

Dans le cadre du diplôme Master of Science in Data Science
En savoir plus

Spécialisation Data Mining Foundations and PracticeUniversité du Colorado à Boulder

À propos de ce cours

21 517 consultations récentes

This course introduces the key steps involved in the data mining pipeline, including data understanding, data preprocessing, data warehousing, data modeling, interpretation and evaluation, and real-world applications.
Data Mining Pipeline can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

Course logo image courtesy of Francesco Ungaro, available here on Unsplash: https://unsplash.com/photos/C89G61oKDDA

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Labos Coursera

Inclut des projets d’apprentissage pratique.

En savoir plus sur les Labos Coursera

Cours 1 sur 3 dans le

Spécialisation Data Mining Foundations and Practice

Niveau intermédiaire

data science professionals or domain experts, some experience working with data

Approx. 21 heures pour terminer

Anglais

Ce que vous allez apprendre

By the end of this course, you will be able to identify the key components of the data mining pipeline and describe how they're related.
You will be able to identify particular challenges presented by each component of the data mining pipeline.
You will be able to apply techniques to address challenges in each component of the data mining pipeline.

Compétences que vous acquerrez

Data Pre-Processing
Data Warehousing
data understanding
data mining pipeline

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Labos Coursera

Inclut des projets d’apprentissage pratique.

En savoir plus sur les Labos Coursera

Cours 1 sur 3 dans le

Spécialisation Data Mining Foundations and Practice

Niveau intermédiaire

data science professionals or domain experts, some experience working with data

Approx. 21 heures pour terminer

Anglais

Enseignant

Évaluation de l'enseignant

1,33/5 (5 évaluations)

Qin (Christine) Lv

Offert par

Université du Colorado à Boulder

Commencez à travailler pour obtenir votre master

Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master of Science in Data Science de Université du Colorado à Boulder. Si vous êtes admis(e) au programme complet, vos cours sont pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

6 heures pour terminer

Data Mining Pipeline

6 heures pour terminer

2 vidéos (Total 88 min), 3 lectures, 2 quiz

Semaine

Semaine 2

5 heures pour terminer

Data Understanding

5 heures pour terminer

2 vidéos (Total 71 min)

Semaine

Semaine 3

5 heures pour terminer

Data Preprocessing

5 heures pour terminer

2 vidéos (Total 77 min)

Semaine

Semaine 4

5 heures pour terminer

Data Warehousing

5 heures pour terminer

2 vidéos (Total 54 min)

À propos du Spécialisation Data Mining Foundations and Practice

The Data Mining specialization is intended for data science professionals and domain experts who want to learn the fundamental concepts and core techniques for discovering patterns in large-scale data sets. This specialization consists of three courses: (1) Data Mining Pipeline, which introduces the key steps of data understanding, data preprocessing, data warehouse, data modeling and interpretation/evaluation; (2) Data Mining Methods, which covers core techniques for frequent pattern analysis, classification, clustering, and outlier detection; and (3) Data Mining Project, which offers guidance and hands-on experience of designing and implementing a real-world data mining project.

Data Mining can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder. Specialization logo image courtesy of Diego Gonzaga, available here on Unsplash: https://unsplash.com/photos/QG93DR4I0NE

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

Data Mining Pipeline

À propos de ce cours

Ce que vous allez apprendre

Compétences que vous acquerrez