Ce cours présente les étapes clés impliquées dans le pipeline d'exploration de données, y compris la compréhension des données, le prétraitement des données, l'entreposage des données, la modélisation des données, l'interprétation et l'évaluation, et les applications du monde réel. Ce cours peut être suivi pour obtenir des crédits académiques dans le cadre des diplômes MS in Data Science ou MS in Computer Science de CU Boulder offerts sur la plate-forme Coursera. Ces diplômes d'études supérieures entièrement accrédités offrent des cours ciblés, des sessions courtes de 8 semaines et des frais de scolarité à la carte. L'admission est basée sur la performance dans trois cours préliminaires, et non sur les antécédents scolaires. Les diplômes CU sur Coursera sont idéaux pour les jeunes diplômés ou les professionnels en activité. Pour en savoir plus :
Pipeline d'exploration de données
Ce cours fait partie de Spécialisation Fondements et pratiques du Data Mining
Instructeur : Qin (Christine) Lv
8 524 déjà inscrits
Inclus avec 
(75 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Identifiez les composants clés du pipeline d'exploration de données et décrivez leurs liens.
Identifier les défis particuliers posés par chaque composant du pipeline d'exploration de données.
Appliquer des techniques pour relever les défis dans chaque composante du pipeline d'exploration de données.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Entreposage de données
- Catégorie : compréhension des données
- Catégorie : pipeline d'exploration de données
Détails à connaître
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Il y a 4 modules dans ce cours
Cette semaine vous propose une introduction à la Specialization Data Mining et à ce cours, Data Mining Pipeline. Pour commencer, vous découvrirez les quatre points de vue de l'exploration de données et les composants clés du pipeline d'exploration de données.
Inclus
8 vidéos3 lectures2 évaluations par les pairs1 sujet de discussion
Cette semaine couvre la compréhension des données en identifiant les propriétés clés des données et en appliquant des techniques pour caractériser différents ensembles de données.
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Cette semaine explique pourquoi le prétraitement des données est nécessaire et quelles techniques peuvent être utilisées pour prétraiter les données.
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Cette semaine couvre les caractéristiques clés de l'entreposage de données et les techniques pour soutenir l'entreposage de données.
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Instructeur
Offert par
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University of Illinois Urbana-Champaign
Préparer un diplôme
Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
75 avis
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55,26 %
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10,52 %
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- 2 stars
5,26 %
- 1 star
22,36 %
Affichage de 3 sur 75
Révisé le 1 oct. 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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Foire Aux Questions
Un cours cross-listed est proposé dans le cadre de deux ou plusieurs programmes diplômants de CU Boulder sur Coursera. Par exemple, Dynamic Programming, Greedy Algorithms est proposé en tant que CSCA 5414 pour le MS-CS et DTSA 5503 pour le MS-DS.
- Vous ne pouvez pas obtenir de crédits pour plus d'une version d'un cours figurant sur une liste croisée.
- Vous pouvez identifier les cours à liste croisée en consultant le manuel de l'étudiant de votre programme.
- Votre relevé de notes en sera affecté. Les cours figurant sur des listes croisées sont considérés comme équivalents lors de l'évaluation des conditions d'obtention du diplôme. Toutefois, nous vous encourageons à suivre les versions de votre programme de ces cours (lorsqu'ils sont disponibles) afin de vous assurer que votre relevé de notes reflète le nombre important de cours que vous suivez directement dans votre département d'origine. Tous les cours que vous suivez dans le cadre d'un autre programme apparaîtront sur votre relevé de notes avec le préfixe de ce programme (par exemple, DTSA ou CSCA).
- Les programmes peuvent avoir des exigences différentes en matière de notes minimales pour l'admission et l'obtention du diplôme. Par exemple, le MS-DS exige un C ou mieux dans tous les cours pour l'obtention du diplôme (et une MPC de 3,0 pour l'admission), tandis que le MS-CS exige un B ou mieux dans tous les cours d'approfondissement et un C ou mieux dans tous les cours à option pour l'obtention du diplôme (et un B ou mieux dans chaque cours de la voie d'accès pour l'admission). Tous les programmes exigent que les étudiants maintiennent une moyenne pondérée cumulative de 3,0 pour l'admission et l'obtention du diplôme.
Oui. Les cours figurant sur des listes croisées sont considérés comme équivalents lors de l'évaluation des conditions d'obtention du diplôme. Vous pouvez identifier les cours croisés en consultant le manuel de l'étudiant de votre programme.
Vous pouvez mettre à niveau et payer des frais de scolarité pendant toute période d'inscription ouverte pour obtenir des crédits de CU Boulder de niveau supérieur pour << ce cours / ces cours dans cette spécialisation>>. Étant donné que << ce cours est / ces cours sont >> répertoriés à la fois dans les programmes MS in Computer Science et MS in Data Science, vous devrez déterminer quel programme vous souhaitez obtenir le crédit avant de vous mettre à niveau.
Crédit MS in Data Science (MS-DS) : Pour passer à la version de << ce cours / ces cours >> donnant droit à des crédits en science des données (DTSA), utilisez le formulaire d'inscription au MS-DS. Voir comment cela fonctionne.
MS in Computer Science (MS-CS) Credit : Pour passer à la version à crédits en informatique (CSCA) de << ce cours / ces cours >>, utilisez le formulaire d'inscription MS-CS. Voir comment cela fonctionne.
Si vous n'êtes pas sûr du programme qui vous convient le mieux, consultez les sites web des programmes MS-CS et MS-DS, puis contactez datascience@colorado.edu ou mscscoursera-info@colorado.edu si vous avez encore des questions.