Data Mining Project 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.
Data Mining Project
Data Mining Project
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Mining Foundations and Practice
Dozent: Qin (Christine) Lv
2.746 bereits angemeldet
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 19 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Was Sie lernen werden
Identify the key components of and propose a real-world data mining project.
Design and develop real-world solutions across the full data mining pipeline.
Summarize and present the key findings of the data mining project.
Analyze the overall project process and identify possible improvements.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: data mining project design and development
- Kategorie: data mining project process analysis and improvement
- Kategorie: data mining project summary and presentation
- Kategorie: data mining project formulation
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 Foundations and Practice
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.
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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
This week provides you with a general introduction of the Data Mining Project course from the architect's perspective, focusing on the the initial brainstorming of project ideas which will prepare you for the rest of the course.
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11 Videos3 Lektüren2 Diskussionsthemen
This week discusses in detail what should be included in your project proposal and ends with an opportunity to craft your own.
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7 Videos1 peer review
This week focuses in on checking the status of your project. After reviewing your project, you will take some time to incorporate the progress you've made with updates to your initial proposal.
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3 Videos1 peer review
This week discusses in detail the final project report, highlighting the importance of summarizing the key findings and analyzing the overall project process.
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4 Videos1 peer review
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
University of Colorado Boulder
Fundação Instituto de Administração
Yonsei University
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.
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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.