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
Datenverarbeitungs-Pipeline
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Mining - Grundlagen und Praxis
Dozent: Qin (Christine) Lv
8.121 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.6
(66 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 21 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Mining - Grundlagen und Praxis
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
- 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
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
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
Lehrkraftbewertungen
2.4 (19 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
University of Colorado Boulder
University of Colorado Boulder
University of Illinois Urbana-Champaign
Coursera Instructor Network
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
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„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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3.6
66 Bewertungen
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JG
5
Geprüft am 1. Okt. 2023
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu über 7.000 erstklassigen Kursen, praktischen Projekten und Zertifikatsprogrammen, die Sie auf den Beruf vorbereiten – alles in Ihrem Abonnement enthalten
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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.