À propos de ce cours
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Approx. 16 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

StreamsSequential Pattern MiningData Mining AlgorithmsData Mining

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
1 heures pour terminer

Course Orientation

1 vidéos (Total 7 min), 3 lectures, 1 quiz
1 vidéos
3 lectures
Syllabus10 min
About the Discussion Forums10 min
Social Media10 min
1 exercices pour s'entraîner
Orientation Quiz10 min
4 heures pour terminer

Module 1

9 vidéos (Total 49 min), 2 lectures, 3 quiz
9 vidéos
1.2. Frequent Patterns and Association Rules5 min
1.3. Compressed Representation: Closed Patterns and Max-Patterns7 min
2.1. The Downward Closure Property of Frequent Patterns3 min
2.2. The Apriori Algorithm6 min
2.3. Extensions or Improvements of Apriori7 min
2.4. Mining Frequent Patterns by Exploring Vertical Data Format3 min
2.5. FPGrowth: A Pattern Growth Approach8 min
2.6. Mining Closed Patterns3 min
2 lectures
Lesson 1 Overview10 min
Lesson 2 Overview10 min
2 exercices pour s'entraîner
Lesson 1 Quiz10 min
Lesson 2 Quiz8 min
Semaine
2
1 heures pour terminer

Module 2

9 vidéos (Total 47 min), 2 lectures, 2 quiz
9 vidéos
3.2. Interestingness Measures: Lift and χ25 min
3.3. Null Invariance Measures5 min
3.4. Comparison of Null-Invariant Measures7 min
4.1. Mining Multi-Level Associations4 min
4.2. Mining Multi-Dimensional Associations2 min
4.3. Mining Quantitative Associations4 min
4.4. Mining Negative Correlations6 min
4.5. Mining Compressed Patterns7 min
2 lectures
Lesson 3 Overview10 min
Lesson 4 Overview10 min
2 exercices pour s'entraîner
Lesson 3 Quiz10 min
Lesson 4 Quiz8 min
Semaine
3
2 heures pour terminer

Module 3

10 vidéos (Total 56 min), 2 lectures, 2 quiz
10 vidéos
5.2. GSP: Apriori-Based Sequential Pattern Mining3 min
5.3. SPADE—Sequential Pattern Mining in Vertical Data Format3 min
5.4. PrefixSpan—Sequential Pattern Mining by Pattern-Growth4 min
5.5. CloSpan—Mining Closed Sequential Patterns3 min
6.1. Mining Spatial Associations4 min
6.2. Mining Spatial Colocation Patterns9 min
6.3. Mining and Aggregating Patterns over Multiple Trajectories9 min
6.4. Mining Semantics-Rich Movement Patterns3 min
6.5. Mining Periodic Movement Patterns7 min
2 lectures
Lesson 5 Overview10 min
Lesson 6 Overview10 min
2 exercices pour s'entraîner
Lesson 5 Quiz10 min
Lesson 6 Quiz8 min
Semaine
4
5 heures pour terminer

Week 4

9 vidéos (Total 98 min), 2 lectures, 3 quiz
9 vidéos
7.2. Previous Phrase Mining Methods10 min
7.3. ToPMine: Phrase Mining without Training Data12 min
7.4. SegPhrase: Phrase Mining with Tiny Training Sets14 min
8.1. Frequent Pattern Mining in Data Streams19 min
8.2. Pattern Discovery for Software Bug Mining12 min
8.3. Pattern Discovery for Image Analysis6 min
8.4. Advanced Topics on Pattern Discovery: Pattern Mining and Society—Privacy Issue13 min
8.5. Advanced Topics on Pattern Discovery: Looking Forward4 min
2 lectures
Lesson 7 Overview10 min
Lesson 8 Overview10 min
2 exercices pour s'entraîner
Lesson 7 Quiz8 min
Lesson 8 Quiz8 min
4.2
43 avisChevron Right

33%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours

Principaux examens pour La découverte de répétitions dans l'exploration de données

par DDSep 10th 2017

The first several chapters are very impressive. The last three lessons are a little difficult for first-learners. The illustration are clear and easy to understand.

par GLJan 18th 2018

Excellent course. Now I have a big picture about pattern discovery and understand some popular algorithm. Also professor points out the direction for further study.

Enseignants

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Jiawei Han

Abel Bliss Professor
Department of Computer Science

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Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master in Computer Science de Université de l'Illinois à Urbana-Champaign. Si vous êtes admis au programme complet, vos cours sont pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

À propos de Université de l'Illinois à Urbana-Champaign

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. ...

À propos du Spécialisation Exploration de données

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....
Exploration de données

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • 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.

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