このコースについて

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受講生の就業成果

33%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
次における6の4コース
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
約14時間で修了
英語
字幕:英語, 韓国語

習得するスキル

StreamsSequential Pattern MiningData Mining AlgorithmsData Mining

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イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(University of Illinois at Urbana-Champaign) ロゴ

イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(University of Illinois at Urbana-Champaign)

修士号の取得を目指しましょう

この コース は イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(University of Illinois at Urbana-Champaign) の100%オンラインの Master in Computer Science の一部です。 プログラムのすべてで認定されれば、それらのコースが学位学習に加算されます。

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

1時間で修了

Course Orientation

1時間で修了
1件のビデオ (合計7分), 3 readings, 1 quiz
1件のビデオ
3件の学習用教材
Syllabus10 分
About the Discussion Forums10 分
Social Media10 分
1の練習問題
Orientation Quiz10 分
4時間で修了

Module 1

4時間で修了
9件のビデオ (合計49分), 2 readings, 3 quizzes
9件のビデオ
1.2. Frequent Patterns and Association Rules5 分
1.3. Compressed Representation: Closed Patterns and Max-Patterns7 分
2.1. The Downward Closure Property of Frequent Patterns3 分
2.2. The Apriori Algorithm6 分
2.3. Extensions or Improvements of Apriori7 分
2.4. Mining Frequent Patterns by Exploring Vertical Data Format3 分
2.5. FPGrowth: A Pattern Growth Approach8 分
2.6. Mining Closed Patterns3 分
2件の学習用教材
Lesson 1 Overview10 分
Lesson 2 Overview10 分
2の練習問題
Lesson 1 Quiz10 分
Lesson 2 Quiz8 分
2

2

1時間で修了

Module 2

1時間で修了
9件のビデオ (合計47分), 2 readings, 2 quizzes
9件のビデオ
3.2. Interestingness Measures: Lift and χ25 分
3.3. Null Invariance Measures5 分
3.4. Comparison of Null-Invariant Measures7 分
4.1. Mining Multi-Level Associations4 分
4.2. Mining Multi-Dimensional Associations2 分
4.3. Mining Quantitative Associations4 分
4.4. Mining Negative Correlations6 分
4.5. Mining Compressed Patterns7 分
2件の学習用教材
Lesson 3 Overview10 分
Lesson 4 Overview10 分
2の練習問題
Lesson 3 Quiz10 分
Lesson 4 Quiz8 分
3

3

2時間で修了

Module 3

2時間で修了
10件のビデオ (合計56分), 2 readings, 2 quizzes
10件のビデオ
5.2. GSP: Apriori-Based Sequential Pattern Mining3 分
5.3. SPADE—Sequential Pattern Mining in Vertical Data Format3 分
5.4. PrefixSpan—Sequential Pattern Mining by Pattern-Growth4 分
5.5. CloSpan—Mining Closed Sequential Patterns3 分
6.1. Mining Spatial Associations4 分
6.2. Mining Spatial Colocation Patterns9 分
6.3. Mining and Aggregating Patterns over Multiple Trajectories9 分
6.4. Mining Semantics-Rich Movement Patterns3 分
6.5. Mining Periodic Movement Patterns7 分
2件の学習用教材
Lesson 5 Overview10 分
Lesson 6 Overview10 分
2の練習問題
Lesson 5 Quiz10 分
Lesson 6 Quiz8 分
4

4

5時間で修了

Week 4

5時間で修了
9件のビデオ (合計98分), 2 readings, 3 quizzes
9件のビデオ
7.2. Previous Phrase Mining Methods10 分
7.3. ToPMine: Phrase Mining without Training Data12 分
7.4. SegPhrase: Phrase Mining with Tiny Training Sets14 分
8.1. Frequent Pattern Mining in Data Streams19 分
8.2. Pattern Discovery for Software Bug Mining12 分
8.3. Pattern Discovery for Image Analysis6 分
8.4. Advanced Topics on Pattern Discovery: Pattern Mining and Society—Privacy Issue13 分
8.5. Advanced Topics on Pattern Discovery: Looking Forward4 分
2件の学習用教材
Lesson 7 Overview10 分
Lesson 8 Overview10 分
2の練習問題
Lesson 7 Quiz8 分
Lesson 8 Quiz8 分

レビュー

PATTERN DISCOVERY IN DATA MINING からの人気レビュー

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データマイニング 専門講座について

The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp. Courses 2 - 5 of this Specialization form the lecture component of courses in the online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization....
データマイニング

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