Coursera
  • 온라인 학위학사 및 석사 학위 살펴보기
  • MasterTrack™석사 학위를 따기 위한 학점 얻기
  • 대학교 수료증대학원 수준의 학습을 통해 경력을 쌓으세요.
경력 찾기기업용 Coursera대학교용
  • 검색
  • 상위 강좌
  • 로그인
  • 무료 회원 가입
    Coursera
    • 검색
    • Data Mining

    필터링 기준

    "data mining"에 대한 162개의 결과

      data mining과(와) 관련된 검색

      data mining project
      data mining methods
      data mining of clinical databases - cdss 1
      data mining foundations and practice
      data mining pipeline
      predictive analytics and data mining
      pattern discovery in data mining
      cluster analysis in data mining
      1…11121314

      요약하자면, 여기에 가장 인기 있는 data mining 강좌 10개가 있습니다.

        Machine Learning에서 학습할 수 있는 스킬

        Python 프로그래밍 (33)
        TensorFlow (32)
        심층 학습 (30)
        인공 신경 회로망 (24)
        빅 데이터 (18)
        통계 분류 (17)
        강화 학습 (13)
        대수학 (10)
        베이지안 (10)
        선형 대수 (10)
        선형 회귀 (9)
        Numpy (9)

        데이터 마이닝에 대한 자주 묻는 질문

        • Data mining is the process of discovering meaningful patterns in large datasets to help guide an organization’s decision-making. With the use of techniques like regression, classification, and cluster analysis, data mining can sort through vast amounts of raw data to analyze customer preferences, detect fraudulent transactions, or perform social network analyses. Data mining is important because it delivers the descriptive and predictive analytics needed by an organization to increase productivity and sales, reduce costs, and prepare for the future.

          Like other areas of data science, data mining typically relies on the Python programming language for tasks like data cleansing, data organization, and machine learning (ML) applications. In social data mining, data clustering algorithms are used to inform recommender systems that can guide customers in entertainment and e-commerce choices. When delving into unstructured datasets, data mining can employ information retrieval (IR) and natural language processing (NLP) for text mining applications that can uncover customers’ emerging concerns or unmet needs.‎

        • Depending on the size of an organization, data mining specialists, data analysts, or data engineers may be responsible for data mining. Regardless of job title, data mining requires an understanding of all types of data, databases, and distributed file systems as well as statistical requirements for descriptive and predictive analysis. And, although most data mining is performed with either Python or R programming skills, knowledge of SQL and business intelligence software can also be very important.

          Data mining is also a core skill for data scientists, who have the programming skills, understanding of statistics, and ability to wrangle and visualize data that is essential in this field. They also have the in-depth knowledge of ML algorithms to aid their exploratory analysis, whether they are solving public policy questions, helping to detect disease outbreaks, or identifying money laundering operations. According to Glassdoor, the national average salary for a data scientist in the United States is $113,309 per year.‎

        • Yes! Coursera has a wide range of online courses and Specializations on data mining and related topics including machine learning, natural language processing, and applied data science with Python. You can take courses from top-ranked institutions like the University of Illinois at Urbana-Champaign, Johns Hopkins University, and the University of Washington, as well as industry-leading organizations like IBM, so you don’t have to sacrifice the quality of your education for the opportunity to learn online.

          Coursera also offers the opportunity to earn a Data Science Professional Certificate from IBM. And, with Coursera Guided Projects, you have the opportunity to add skills to your resume through hands-on tutorials presented by expert instructors in cutting-edge topics like Covid-19 data analysis using Python and sentiment analysis with deep learning.‎

        • The skills or experience you need to already have before starting to learn data mining might include a strong background in computer literacy and cloud technology skills, especially in programming software, data analysis, and business intelligence. Learning about data mining also involves using statistical methods and predictive models to create business solutions, so having experience and background in using statistical software would be helpful. Learning data mining does not require a college degree, but it would be beneficial to have an appropriate undergraduate degree in data science, computer science, information systems, business administration, or even statistics for working in the demanding field.‎

        • The kind of people who are best suited for work that involves data mining are disciplined programmers who are problem solvers, inquisitive explorers, and analytical self-starters. Working in data mining involves the practice of analyzing data to find and identify unforeseen patterns and possible system relationships that may be used to better understand future consumer behaviors. With this information, data miners can help transform this raw information into business insights for their senior leadership to make more and better-informed decisions.‎

        • To know if learning data mining might be right for you, you should be passionate about data analysis and have a focus on numbers, data, and how to create an understanding of various subsets of data. Data mining insiders may make data mining out to be extremely complex, but you may be able to learn the basic skills from online courses, online videos, websites, and web discussion forums. If you're interested in data sciences and how they may propel certain business decisions, then it may be a smart move to learn about data mining, as it’s part of the big data revolution occurring in our technological society and should hold promise for a future career.‎

        이 FAQ 콘텐츠는 정보 전달 목적만으로 사용할 수 있습니다. 학습자는 과정 및 기타 학점 정보가 개인적, 직업적 및 재정적 목표에 부합하는지 확인하기 위해 추가 조사를 수행하는 것이 좋습니다.
        살펴볼 만한 다른 주제
        Placeholder
        예술 & 인문학
        338개의 강좌
        Placeholder
        비즈니스
        1095개의 강좌
        Placeholder
        컴퓨터 공학
        668개의 강좌
        Placeholder
        데이터 과학
        425개의 강좌
        Placeholder
        정보 기술
        145개의 강좌
        Placeholder
        건강
        471개의 강좌
        Placeholder
        수학 및 논리
        70개의 강좌
        Placeholder
        자기개발
        137개의 강좌
        Placeholder
        물리 과학 및 공학
        413개의 강좌
        Placeholder
        사회 과학
        401개의 강좌
        Placeholder
        언어 학습
        150개의 강좌

        Coursera Footer

        경력을 시작하거나 쌓기

        • Google 데이터 분석가
        • Google 프로젝트 관리
        • Google UX 디자인
        • Google IT 지원
        • IBM 데이터 과학
        • IBM 데이터 분석가
        • Excel & R을 사용한 IBM 데이터 분석
        • IBM 사이버 보안 분석가
        • IBM 데이터 엔지니어링
        • IBM 풀스택 클라우드 개발자
        • Facebook 소셜 미디어 마케팅
        • Facebook 마케팅 분석
        • Salesforce 영업 개발 담당자
        • Salesforce 영업 운영
        • Intuit 부기
        • Google 클라우드 자격증: 클라우드 아키텍트 취득 준비
        • Google 클라우드 자격증: 클라우드 데이터 엔지니어 취득 준비
        • 경력 시작
        • 수료증 취득 준비
        • 경력 쌓기

        인기 있는 주제 찾아보기

        • 무료 강좌
        • 언어 학습
        • 파이썬
        • Java
        • 웹 디자인
        • SQL
        • Cursos Gratis
        • Microsoft Excel
        • 프로젝트 관리
        • 사이버 보안
        • 인사
        • 데이터 과학 무료 강좌
        • 영어 말하기
        • 콘텐츠 작성
        • 풀스택 웹 개발
        • 인공 지능
        • C 프로그래밍
        • 커뮤니케이션 기술
        • 블록체인
        • 모든 강좌 보기

        인기 강좌 및 문서

        • 데이터 과학 팀을 위한 기술
        • 데이터 기반 의사 결정
        • 소프트웨어 엔지니어링 기술
        • 엔지니어링 팀을 위한 소프트 스킬
        • 경영 기술
        • 마케팅 기술
        • 영업 팀을 위한 기술
        • 제품 관리자 기술
        • 금융을 위한 기술
        • 영국에서 인기 있는 데이터 과학 강좌
        • Beliebte Technologiekurse in Deutschland
        • 인기 있는 사이버 보안 자격증
        • 인기 있는 IT 자격증
        • 인기 있는 SQL 자격증
        • 마케팅 관리자 커리어 가이드
        • 프로젝트 관리자 커리어 가이드
        • Python 프로그래밍 기술
        • 웹 개발자 커리어 가이드
        • 데이터 분석가 기술
        • UX 설계자를 위한 기술

        온라인으로 학위 또는 자격증 취득

        • MasterTrack® 자격증
        • 전문 자격증
        • 대학교 수료증
        • MBA 및 경영학 학위
        • 데이터 과학 학위
        • 컴퓨터 공학 학위
        • 데이터 분석 학위
        • 공중 보건 학위
        • 사회 과학 학위
        • 관리 학위
        • 유럽 일류 대학의 학위
        • 석사 학위
        • 학사 학위
        • 성적 기반 경로를 제공하는 학위
        • 이학사 강좌
        • 학사 학위란 무엇인가요?
        • 석사 학위를 취득하는 데 얼마나 오래 걸리나요?
        • 온라인 MBA를 들을 만한 가치가 있나요?
        • 대학원 등록금을 지불하는 7가지 방법
        • 모든 자격증 보기

        Coursera

        • 소개
        • 제공 내용
        • 리더십
        • 직업
        • 카탈로그
        • Coursera Plus
        • 전문 자격증
        • MasterTrack® 자격증
        • 학위
        • 기업용 Coursera
        • 정부용
        • 캠퍼스용
        • 파트너가 되기
        • 코로나바이러스감염증-19 대응

        커뮤니티

        • 학습자
        • 파트너
        • 개발자
        • 베타 테스터
        • 번역가
        • 블로그
        • 기술 블로그
        • 지도 센터

        기타

        • 보도 자료
        • 투자자
        • 조건
        • 개인정보 보호
        • 도움말
        • 접근성
        • 문의하기
        • 문서
        • 디렉토리
        • 계열사
        • 현대 노예 선언문
        어디에서나 학습
        앱스토어에서 다운로드하기구글 플레이에서 받기
        Placeholder
        © 2022 Coursera Inc. All rights reserved.
        • Placeholder
        • Placeholder
        • Placeholder
        • Placeholder
        • Placeholder