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
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Data Mining Project
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Mining Foundations and Practice
Instructeur : Qin (Christine) Lv
2 745 déjà inscrits
Inclus avec 
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4.6
(10 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 19 heures
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : data mining project design and development
- Catégorie : data mining project process analysis and improvement
- Catégorie : data mining project summary and presentation
- Catégorie : data mining project formulation
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Mining Foundations and Practice
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 4 modules dans ce cours
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.
Inclus
11 vidéos3 lectures2 sujets de discussion
This week discusses in detail what should be included in your project proposal and ends with an opportunity to craft your own.
Inclus
7 vidéos1 évaluation par les pairs
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.
Inclus
3 vidéos1 évaluation par les pairs
This week discusses in detail the final project report, highlighting the importance of summarizing the key findings and analyzing the overall project process.
Inclus
4 vidéos1 évaluation par les pairs
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Data Analysis
University of Colorado Boulder
Fundação Instituto de Administração
Yonsei University
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
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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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Foire Aux Questions
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.