Dieser Kurs führt in die wichtigsten Schritte der Data-Mining-Pipeline ein, darunter Datenverständnis, Datenvorverarbeitung, Data Warehousing, Datenmodellierung, Interpretation und Auswertung sowie reale Anwendungen. Dieser Kurs kann im Rahmen der CU Boulder-Abschlüsse MS in Data Science oder MS in Computer Science, die auf der Coursera-Plattform angeboten werden, angerechnet werden. Diese vollständig akkreditierten Studiengänge bieten gezielte Kurse, kurze 8-wöchige Sitzungen und kostenpflichtige Studiengebühren. Die Zulassung basiert auf den Leistungen in drei Vorkursen, nicht auf dem akademischen Werdegang. Die CU-Abschlüsse auf Coursera sind ideal für Hochschulabsolventen und Berufstätige. Erfahren Sie mehr:
Datenverarbeitungs-Pipeline
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Mining - Grundlagen und Praxis
Dozent: Qin (Christine) Lv
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Bei enthalten
(75 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Identifizieren Sie die wichtigsten Komponenten der Data-Mining-Pipeline und beschreiben Sie, wie sie zusammenhängen.
Identifizieren Sie die besonderen Herausforderungen, die jede Komponente der Data-Mining-Pipeline mit sich bringt.
Wenden Sie Techniken an, um Herausforderungen in jeder Komponente der Data-Mining-Pipeline zu bewältigen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
- Kategorie: Data-Warehousing
- Kategorie: datenverständnis
- Kategorie: data-Mining-Pipeline
Wichtige Details
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In dieser Woche erhalten Sie eine Einführung in die Data Mining Specialization und diesen Kurs, Data Mining Pipeline. Zu Beginn werden Sie mit den vier Ansichten des Data Mining und den Schlüsselkomponenten der Data Mining Pipeline vertraut gemacht.
Das ist alles enthalten
8 Videos3 Lektüren2 peer reviews1 Diskussionsthema
In dieser Woche geht es um das Verständnis von Daten, indem wir die wichtigsten Dateneigenschaften identifizieren und Techniken zur Charakterisierung verschiedener Datensätze anwenden.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Programmieraufgabe
In dieser Woche erfahren Sie, warum eine Datenvorverarbeitung erforderlich ist und welche Techniken zur Vorverarbeitung von Daten eingesetzt werden können.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Programmieraufgabe
Diese Woche befasst sich mit den wichtigsten Merkmalen von Data Warehousing und den Techniken zur Unterstützung von Data Warehousing.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Programmieraufgabe
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
University of Colorado Boulder
University of Colorado Boulder
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University of Illinois Urbana-Champaign
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
75 Bewertungen
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Geprüft am 1. Okt. 2023
This course was recently updated. I feel it's much better than the prior version. The videos are easier to follow, and the assignments are cleaned up as well.
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Häufig gestellte Fragen
Ein Cross-Listed-Kurs wird unter zwei oder mehr CU Boulder-Studiengängen auf Coursera angeboten. Zum Beispiel wird Dynamic Programming, Greedy Algorithms sowohl als CSCA 5414 für den MS-CS als auch als DTSA 5503 für den MS-DS angeboten.
- Sie können nicht für mehr als eine Version eines überkreuzten Kurses Punkte sammeln.
- Sie können im Studentenhandbuch Ihres Studiengangs nachsehen, ob es sich um einen Cross-Listed-Kurs handelt.
- Ihr Zeugnis wird davon betroffen sein. Überschneidende Kurse werden bei der Bewertung der Abschlussanforderungen als gleichwertig betrachtet. Wir empfehlen Ihnen jedoch, die von Ihrem Studiengang angebotenen Kurse zu belegen (sofern verfügbar), um sicherzustellen, dass Ihr CU-Zeugnis den erheblichen Umfang der Kursarbeit widerspiegelt, die Sie direkt in Ihrem Heimatfachbereich absolvieren. Alle Kurse, die Sie in einem anderen Studiengang absolvieren, werden auf Ihrem CU-Zeugnis mit dem Kurspräfix des betreffenden Studiengangs aufgeführt (z.B. DTSA vs. CSCA).
- Die Programme können unterschiedliche Mindestanforderungen für die Zulassung und den Abschluss haben. Der MS-DS erfordert zum Beispiel ein C oder besser in allen Kursen für den Abschluss (und ein 3,0 Pathway GPA für die Zulassung), während der MS-CS ein B oder besser in allen Breitenkursen und ein C oder besser in allen Wahlkursen für den Abschluss erfordert (und ein B oder besser in jedem Pathway-Kurs für die Zulassung). Alle Programme verlangen, dass die Studenten für die Zulassung und den Abschluss einen kumulativen GPA von 3,0 erreichen.
Ja. Überkreuzte Kurse werden bei der Bewertung der Abschlussanforderungen als gleichwertig betrachtet. Sie können im Studentenhandbuch Ihres Studiengangs nachsehen, welche Kurse auf der Liste stehen.
Sie können während jeder offenen Einschreibungsperiode ein Upgrade durchführen und die Studiengebühren bezahlen, um eine Anrechnung für << diesen Kurs / diese Kurse in dieser Specialization>> auf Graduate-Ebene der CU Boulder zu erhalten. Da << dieser Kurs / diese Kurse >> sowohl im MS in Computer Science als auch im MS in Data Science Programm aufgelistet sind, müssen Sie vor dem Upgrade festlegen, für welches Programm Sie die Credits erwerben möchten.
MS in Data Science (MS-DS) Credit: Um ein Upgrade auf die anrechenbare Data Science (DTSA)-Version von << diesem Kurs / diesen Kursen >> durchzuführen, verwenden Sie das MS-DS-Anmeldeformular. Siehe Wie es funktioniert.
MS in Computer Science (MS-CS) Credit : Um auf die anrechenbare Computer Science (CSCA) Version von << diesem Kurs / diesen Kursen >> umzusteigen, verwenden Sie das MS-CS Anmeldeformular. Siehe Wie es funktioniert.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, welches Programm für Sie am besten geeignet ist, sehen Sie sich die Websites der MS-CS und MS-DS Programme an und kontaktieren Sie datascience@colorado.edu oder mscscoursera-info@colorado.edu, wenn Sie noch Fragen haben.