Data Mining Project offre des conseils étape par étape et une expérience pratique de la conception et de la mise en œuvre d'un projet d'exploration de données dans le monde réel, y compris la formulation du problème, l'étude de la littérature, le travail proposé, l'évaluation, la discussion et le travail futur.
Projet d'exploration de données
Projet d'exploration de données
Ce cours fait partie de Spécialisation Fondements et pratiques du Data Mining
Instructeur : Qin (Christine) Lv
2 838 déjà inscrits
Inclus avec 
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4.6
(13 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 19 heures
Apprenez à votre propre rythme
Préparer un diplôme
Ce que vous apprendrez
Identifier les éléments clés d'un projet d'exploration de données dans le monde réel et le proposer.
Concevoir et développer des solutions concrètes pour l'ensemble du pipeline d'exploration de données.
Résumez et présentez les principales conclusions du projet d'exploration de données.
Analyser le processus global du projet et identifier les améliorations possibles.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : conception et développement de projets d'exploration de données
- Catégorie : projet d'exploration de données analyse et amélioration des processus
- Catégorie : résumé et présentation du projet de data mining
- Catégorie : formulation d'un projet d'exploration de données
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
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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
Cette semaine vous propose une introduction générale au cours sur les projets d'exploration de données du point de vue de l'architecte, en mettant l'accent sur le brainstorming initial des idées de projet qui vous préparera pour le reste du cours.
Inclus
11 vidéos3 lectures2 sujets de discussion
Cette semaine aborde en détail ce qui doit être inclus dans votre proposition de projet et se termine par une occasion de rédiger votre propre proposition.
Inclus
7 vidéos1 évaluation par les pairs
Cette semaine est consacrée à la vérification de l'état d'avancement de votre projet. Après avoir examiné votre projet, vous prendrez le temps d'intégrer les progrès que vous avez réalisés dans les mises à jour de votre proposition initiale.
Inclus
3 vidéos1 évaluation par les pairs
Cette semaine aborde en détail le rapport final du projet, en soulignant l'importance de résumer les principaux résultats et d'analyser le processus global du projet.
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4 vidéos1 évaluation par les pairs
Instructeur
Offert par
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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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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.