- work through the data mining pipeline
- data mining project design and implementation
- apply and evaluate data mining methods
- Data Pre-Processing
- Data Warehousing
- data understanding
- data mining pipeline
- outlier analysis
- clustering
- classification
- model evaluation
- frequent pattern analysis
Spécialisation Data Mining Foundations and Practice
Lancez votre carrière en science des données. Master core data mining concepts, techniques, and hands-on skills.
Offert par
Spécialisation Data Mining Foundations and PracticeUniversité du Colorado à BoulderCe que vous allez apprendre
Data mining pipeline: data understanding, preprocessing, warehousing
Data mining methods: frequent patterns, classification, clustering, outliers
Data mining project: project formulation, design, implementation, reporting
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.
Compétences que vous acquerrez
À propos de ce Spécialisation
2 351 consultations récentes
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
Projet d'apprentissage appliqué
There are programming assignments that cover specific aspects of the data mining pipeline and methods. Furthermore, the Data Mining Project course provides step-by-step guidance and hands-on experience of formulating, designing, implementing, and reporting of a real-world data mining project.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
Cours en ligne à 100 %
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible
Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau intermédiaire
Learners should have some experience working with data, Python programming, data structures and algorithms, and basic concepts of probability.
Approximativement 3 mois pour terminer
Rythme recommandé de 7 heures/semaine
Anglais
Sous-titres : Anglais
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
Cours en ligne à 100 %
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible
Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau intermédiaire
Learners should have some experience working with data, Python programming, data structures and algorithms, and basic concepts of probability.
Approximativement 3 mois pour terminer
Rythme recommandé de 7 heures/semaine
Anglais
Sous-titres : Anglais
Comment fonctionne la Spécialisation
Suivez les cours
Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.
Projet pratique
Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.
Obtenir un Certificat
Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.
Cette Spécialisation compte 3 cours
Data Mining Pipeline
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 Methods
This course covers the core techniques used in data mining, including frequent pattern analysis, classification, clustering, outlier analysis, as well as mining complex data and research frontiers in the data mining field.
Data Mining Project
This course offers step-by-step guidance and hands-on experience of designing and implementing a real-world data mining project, including problem formulation, literature survey, proposed work, evaluation, discussion and future work.
Offert par
Université du Colorado à Boulder
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
Foire Aux Questions
Quelle est la politique de remboursement ?
Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
Une aide financière est-elle possible ?
Puis-je suivre le cours gratuitement ?
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
Quelle est la durée nécessaire pour terminer la Spécialisation ?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.
