課程信息

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學生職業成果

33%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

第 4 門課程(共 6 門)

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

完成時間大約為14 小時

英語(English)

字幕:英語(English), 韓語

您將獲得的技能

StreamsSequential Pattern MiningData Mining AlgorithmsData Mining

學生職業成果

33%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

第 4 門課程(共 6 門)

可靈活調整截止日期

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完成時間大約為14 小時

英語(English)

字幕:英語(English), 韓語

提供方

伊利诺伊大学香槟分校 徽標

伊利诺伊大学香槟分校

立即開始攻讀碩士學位

此 課程 隸屬於 伊利诺伊大学香槟分校 提供的 100% 在線 Master in Computer Science。如果您被錄取參加全部課程,您的課程將計入您的學位學習進程。

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1

1

完成時間為 1 小時

Course Orientation

完成時間為 1 小時
1 個視頻 (總計 7 分鐘), 3 個閱讀材料, 1 個測驗
1 個視頻
3 個閱讀材料
Syllabus10分鐘
About the Discussion Forums10分鐘
Social Media10分鐘
1 個練習
Orientation Quiz10分鐘
完成時間為 4 小時

Module 1

完成時間為 4 小時
9 個視頻 (總計 49 分鐘), 2 個閱讀材料, 3 個測驗
9 個視頻
1.2. Frequent Patterns and Association Rules5分鐘
1.3. Compressed Representation: Closed Patterns and Max-Patterns7分鐘
2.1. The Downward Closure Property of Frequent Patterns3分鐘
2.2. The Apriori Algorithm6分鐘
2.3. Extensions or Improvements of Apriori7分鐘
2.4. Mining Frequent Patterns by Exploring Vertical Data Format3分鐘
2.5. FPGrowth: A Pattern Growth Approach8分鐘
2.6. Mining Closed Patterns3分鐘
2 個閱讀材料
Lesson 1 Overview10分鐘
Lesson 2 Overview10分鐘
2 個練習
Lesson 1 Quiz10分鐘
Lesson 2 Quiz8分鐘
2

2

完成時間為 1 小時

Module 2

完成時間為 1 小時
9 個視頻 (總計 47 分鐘), 2 個閱讀材料, 2 個測驗
9 個視頻
3.2. Interestingness Measures: Lift and χ25分鐘
3.3. Null Invariance Measures5分鐘
3.4. Comparison of Null-Invariant Measures7分鐘
4.1. Mining Multi-Level Associations4分鐘
4.2. Mining Multi-Dimensional Associations2分鐘
4.3. Mining Quantitative Associations4分鐘
4.4. Mining Negative Correlations6分鐘
4.5. Mining Compressed Patterns7分鐘
2 個閱讀材料
Lesson 3 Overview10分鐘
Lesson 4 Overview10分鐘
2 個練習
Lesson 3 Quiz10分鐘
Lesson 4 Quiz8分鐘
3

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完成時間為 2 小時

Module 3

完成時間為 2 小時
10 個視頻 (總計 56 分鐘), 2 個閱讀材料, 2 個測驗
10 個視頻
5.2. GSP: Apriori-Based Sequential Pattern Mining3分鐘
5.3. SPADE—Sequential Pattern Mining in Vertical Data Format3分鐘
5.4. PrefixSpan—Sequential Pattern Mining by Pattern-Growth4分鐘
5.5. CloSpan—Mining Closed Sequential Patterns3分鐘
6.1. Mining Spatial Associations4分鐘
6.2. Mining Spatial Colocation Patterns9分鐘
6.3. Mining and Aggregating Patterns over Multiple Trajectories9分鐘
6.4. Mining Semantics-Rich Movement Patterns3分鐘
6.5. Mining Periodic Movement Patterns7分鐘
2 個閱讀材料
Lesson 5 Overview10分鐘
Lesson 6 Overview10分鐘
2 個練習
Lesson 5 Quiz10分鐘
Lesson 6 Quiz8分鐘
4

4

完成時間為 5 小時

Week 4

完成時間為 5 小時
9 個視頻 (總計 98 分鐘), 2 個閱讀材料, 3 個測驗
9 個視頻
7.2. Previous Phrase Mining Methods10分鐘
7.3. ToPMine: Phrase Mining without Training Data12分鐘
7.4. SegPhrase: Phrase Mining with Tiny Training Sets14分鐘
8.1. Frequent Pattern Mining in Data Streams19分鐘
8.2. Pattern Discovery for Software Bug Mining12分鐘
8.3. Pattern Discovery for Image Analysis6分鐘
8.4. Advanced Topics on Pattern Discovery: Pattern Mining and Society—Privacy Issue13分鐘
8.5. Advanced Topics on Pattern Discovery: Looking Forward4分鐘
2 個閱讀材料
Lesson 7 Overview10分鐘
Lesson 8 Overview10分鐘
2 個練習
Lesson 7 Quiz8分鐘
Lesson 8 Quiz8分鐘

關於 数据挖掘 專項課程

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....
数据挖掘

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