Data Mining Project bietet eine schrittweise Anleitung und praktische Erfahrung bei der Gestaltung und Umsetzung eines realen Data Mining-Projekts, einschließlich Problemformulierung, Literaturübersicht, Arbeitsvorschlag, Bewertung, Diskussion und zukünftige Arbeit.
Data-Mining-Projekt
Data-Mining-Projekt
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Mining - Grundlagen und Praxis
Dozent: Qin (Christine) Lv
2.838 bereits angemeldet
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6
(13 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 19 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Was Sie lernen werden
Identifizieren Sie die wichtigsten Komponenten eines realen Data-Mining-Projekts und schlagen Sie ein solches vor.
Entwerfen und entwickeln Sie praktische Lösungen für die gesamte Data-Mining-Pipeline.
Fassen Sie die wichtigsten Ergebnisse des Data-Mining-Projekts zusammen und präsentieren Sie sie.
Analysieren Sie den gesamten Projektprozess und identifizieren Sie mögliche Verbesserungen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: entwurf und Entwicklung von Data-Mining-Projekten
- Kategorie: prozessanalyse und -verbesserung bei Data-Mining-Projekten
- Kategorie: zusammenfassung und Präsentation des Data-Mining-Projekts
- Kategorie: formulierung von Data-Mining-Projekten
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
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 allgemeine Einführung in den Kurs Data Mining Project aus der Sicht des Architekten. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem ersten Brainstorming von Projektideen, das Sie auf den Rest des Kurses vorbereiten wird.
Das ist alles enthalten
11 Videos3 Lektüren2 Diskussionsthemen
In dieser Woche wird im Detail besprochen, was in Ihrem Projektvorschlag enthalten sein sollte, und am Ende haben Sie die Möglichkeit, Ihren eigenen Vorschlag zu erstellen.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 peer review
In dieser Woche steht die Überprüfung des Status Ihres Projekts im Mittelpunkt. Nachdem Sie Ihr Projekt überprüft haben, werden Sie sich etwas Zeit nehmen, um die Fortschritte, die Sie gemacht haben, in Form von Aktualisierungen in Ihren ursprünglichen Vorschlag einzuarbeiten.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 peer review
In dieser Woche wird der abschließende Projektbericht im Detail besprochen, wobei die Bedeutung der Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse und der Analyse des gesamten Projektprozesses hervorgehoben wird.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 peer review
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
University of Colorado Boulder
University of Illinois Urbana-Champaign
University of Colorado Boulder
University of Colorado Boulder
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.“
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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.