このコースについて

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受講生の就業成果

50%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

67%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

29%

昇給や昇進につながった

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2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18時間で修了

英語

字幕:英語, 韓国語

習得するスキル

Information Retrieval (IR)Document RetrievalMachine LearningRecommender Systems

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シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up89%(2,344 件の評価)Info
1

1

2時間で修了

Orientation

2時間で修了
2件のビデオ (合計15分), 6 readings, 2 quizzes
2件のビデオ
Course Introduction Video11 分
6件の学習用教材
Welcome to Text Retrieval and Search Engines!10 分
Syllabus10 分
About the Discussion Forums10 分
Updating your Profile10 分
Social Media10 分
Course Errata10 分
2の練習問題
Orientation Quiz15 分
Pre-Quiz30 分
4時間で修了

Week 1

4時間で修了
6件のビデオ (合計94分), 1 reading, 2 quizzes
6件のビデオ
Lesson 1.2: Text Access9 分
Lesson 1.3: Text Retrieval Problem26 分
Lesson 1.4: Overview of Text Retrieval Methods10 分
Lesson 1.5: Vector Space Model - Basic Idea9 分
Lesson 1.6: Vector Space Retrieval Model - Simplest Instantiation17 分
1件の学習用教材
Week 1 Overview10 分
2の練習問題
Week 1 Practice Quiz1 時間
Week 1 Quiz1 時間
2

2

4時間で修了

Week 2

4時間で修了
6件のビデオ (合計102分), 1 reading, 2 quizzes
6件のビデオ
Lesson 2.2: TF Transformation9 分
Lesson 2.3: Doc Length Normalization18 分
Lesson 2.4: Implementation of TR Systems21 分
Lesson 2.5: System Implementation - Inverted Index Construction18 分
Lesson 2.6: System Implementation - Fast Search17 分
1件の学習用教材
Week 2 Overview10 分
2の練習問題
Week 2 Practice Quiz1 時間
Week 2 Quiz1 時間
3

3

7時間で修了

Week 3

7時間で修了
6件のビデオ (合計75分), 2 readings, 3 quizzes
6件のビデオ
Lesson 3.2: Evaluation of TR Systems - Basic Measures12 分
Lesson 3.3: Evaluation of TR Systems - Evaluating Ranked Lists - Part 115 分
Lesson 3.4: Evaluation of TR Systems - Evaluating Ranked Lists - Part 210 分
Lesson 3.5: Evaluation of TR Systems - Multi-Level Judgements10 分
Lesson 3.6: Evaluation of TR Systems - Practical Issues15 分
2件の学習用教材
Week 3 Overview10 分
Programming Assignments Overview10 分
2の練習問題
Week 3 Practice Quiz1 時間
Week 3 Quiz1 時間
4

4

4時間で修了

Week 4

4時間で修了
7件のビデオ (合計88分), 1 reading, 2 quizzes
7件のビデオ
Lesson 4.2: Statistical Language Model17 分
Lesson 4.3: Query Likelihood Retrieval Function12 分
Lesson 4.4: Statistical Language Model - Part 112 分
Lesson 4.5: Statistical Language Model - Part 29 分
Lesson 4.6: Smoothing Methods - Part 19 分
Lesson 4.7: Smoothing Methods - Part 213 分
1件の学習用教材
Week 4 Overview10 分
2の練習問題
Week 4 Practice Quiz1 時間
Week 4 Quiz1 時間

レビュー

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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)

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。

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

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。