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
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Data Mining Pipeline
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Mining Foundations and Practice
Dozent: Qin (Christine) Lv
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.7
(71 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 21 Stunden
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Auf einen Abschluss hinarbeiten
Was Sie lernen werden
Identify the key components of the data mining pipeline and describe how they're related.
Identify particular challenges presented by each component of the data mining pipeline.
Apply techniques to address challenges in each component of the data mining pipeline.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Pre-Processing
- Kategorie: Data Warehousing
- Kategorie: data understanding
- Kategorie: data mining pipeline
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Mining Foundations and Practice
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
This week provides you with an introduction to the Data Mining Specialization and this course, Data Mining Pipeline. As you begin, you will get introduced to the four views of data mining and the key components in the data mining pipeline.
Das ist alles enthalten
8 Videos3 Lektüren2 peer reviews1 Diskussionsthema
This week covers data understanding by identifying key data properties and applying techniques to characterize different datasets.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Programmieraufgabe
This week explains why data preprocessing is needed and what techniques can be used to preprocess data.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Programmieraufgabe
This week covers the key characteristics of data warehousing and the techniques to support data warehousing.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Programmieraufgabe
Dozent
Lehrkraftbewertungen
2.4 (19 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
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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?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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JG
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Geprüft am 1. Okt. 2023
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Häufig gestellte Fragen
A cross-listed course is offered under two or more CU Boulder degree programs on Coursera. For example, Dynamic Programming, Greedy Algorithms is offered as both CSCA 5414 for the MS-CS and DTSA 5503 for the MS-DS.
· You may not earn credit for more than one version of a cross-listed course.
· You can identify cross-listed courses by checking your program’s student handbook.
· Your transcript will be affected. Cross-listed courses are considered equivalent when evaluating graduation requirements. However, we encourage you to take your program's versions of cross-listed courses (when available) to ensure your CU transcript reflects the substantial amount of coursework you are completing directly in your home department. Any courses you complete from another program will appear on your CU transcript with that program’s course prefix (e.g., DTSA vs. CSCA).
· Programs may have different minimum grade requirements for admission and graduation. For example, the MS-DS requires a C or better on all courses for graduation (and a 3.0 pathway GPA for admission), whereas the MS-CS requires a B or better on all breadth courses and a C or better on all elective courses for graduation (and a B or better on each pathway course for admission). All programs require students to maintain a 3.0 cumulative GPA for admission and graduation.
Yes. Cross-listed courses are considered equivalent when evaluating graduation requirements. You can identify cross-listed courses by checking your program’s student handbook.
You may upgrade and pay tuition during any open enrollment period to earn graduate-level CU Boulder credit for << this course/ courses in this specialization>>. Because << this course is / these courses are >> cross listed in both the MS in Computer Science and the MS in Data Science programs, you will need to determine which program you would like to earn the credit from before you upgrade.
MS in Data Science (MS-DS) Credit: To upgrade to the for-credit data science (DTSA) version of << this course / these courses >>, use the MS-DS enrollment form. See How It Works.
MS in Computer Science (MS-CS) Credit: To upgrade to the for-credit computer science (CSCA) version of << this course / these courses >>, use the MS-CS enrollment form. See How It Works.
If you are unsure of which program is the best fit for you, review the MS-CS and MS-DS program websites, and then contact datascience@colorado.edu or mscscoursera-info@colorado.edu if you still have questions.