Este curso forma parte de Programa especializado: Data Mining Foundations and Practice

Qin (Christine) Lv

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Parte del título de grado Master of Science in Data Science
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Programa especializado: Data Mining Foundations and PracticeUniversidad de Colorado en Boulder

Acerca de este Curso

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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 Methods 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 Lachlan Cormie, available here on Unsplash: https://unsplash.com/photos/jbJp18srifE

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

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100 % en línea

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Laboratorios de Coursera

Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.

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Curso 2 de 3 en

Programa especializado: Data Mining Foundations and Practice

Nivel intermedio

data science professionals or domain experts, some experience working with data, successful completion of Data Mining Pipeline

Aprox. 23 horas para completar

Inglés (English)

Qué aprenderás

Identify the core functionalities of data modeling in the data mining pipeline
Apply techniques that can be used to accomplish the core functionalities of data modeling and explain how they work.
Evaluate data modeling techniques, determine which is most suitable for a particular task, and identify potential improvements.

Habilidades que obtendrás

outlier analysis
clustering
classification
model evaluation
frequent pattern analysis

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Programa especializado: Data Mining Foundations and Practice

Nivel intermedio

data science professionals or domain experts, some experience working with data, successful completion of Data Mining Pipeline

Aprox. 23 horas para completar

Inglés (English)

Instructor

Qin (Christine) Lv

Associate Professor

Computer Science

4659 alumnos

3 cursos

Ofrecido por

Universidad de Colorado en Boulder

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Este curso es parte del Master of Science in Data Science completamente en línea de Universidad de Colorado en Boulder. Si te aceptan en el programa completo, tus cursos cuentan para tu título de grado.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

6 horas para completar

Frequent Pattern Analysis

6 horas para completar

2 videos (Total 94 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

Semana

Semana 2

6 horas para completar

Classification

6 horas para completar

2 videos (Total 106 minutos)

Semana

Semana 3

6 horas para completar

Clustering

6 horas para completar

2 videos (Total 105 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario

Semana

Semana 4

5 horas para completar

Outlier Analysis

5 horas para completar

2 videos (Total 108 minutos)

Acerca de Programa especializado: 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

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

Data Mining Methods

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