Discover the basic concepts of cluster analysis, and then study a set of typical clustering methodologies, algorithms, and applications. This includes partitioning methods such as k-means, hierarchical methods such as BIRCH, and density-based methods such as DBSCAN/OPTICS. Moreover, learn methods for clustering validation and evaluation of clustering quality. Finally, see examples of cluster analysis in applications.
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데이터 마이닝 특화 과정일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스이 강좌에 대하여
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가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
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가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
33%
가 급여 인상 또는 승진 성취
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
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완료 시 수료증 획득
100% 온라인
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다음 특화 과정의 6개 강좌 중 5번째 강좌:
완료하는 데 약 17시간 필요
영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어
귀하가 습득할 기술
Cluster AnalysisData Clustering AlgorithmsK-Means ClusteringHierarchical Clustering
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일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스
The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs.
석사 학위 취득 시작
이 강좌은(는) 일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스의 100% 온라인 Master in Computer Science 중 일부입니다.
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 2시간 필요
Course Orientation
You will become familiar with the course, your classmates, and our learning environment. The orientation will also help you obtain the technical skills required for the course.
완료하는 데 2시간 필요
1개 동영상 (총 7분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 2시간 필요
Module 1
완료하는 데 2시간 필요
13개 동영상 (총 65분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 5시간 필요
Week 2
완료하는 데 5시간 필요
15개 동영상 (총 78분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 2시간 필요
Week 3
완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 53분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 5시간 필요
Week 4
완료하는 데 5시간 필요
10개 동영상 (총 57분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 25분 필요
Course Conclusion
In the course conclusion, feel free to share any thoughts you have on this course experience.
완료하는 데 25분 필요
검토
CLUSTER ANALYSIS IN DATA MINING의 최상위 리뷰
GL 제공2018년 1월 25일
This is a very good course covering all area of clustering. The only thing I feel a little struggle is some algorithm explained too brief, I prefer some detail step by step examples.
DB 제공2019년 3월 9일
Useful theory. It will be challenging for non-math students. and also lecturer's native language influence iis going to be challening as well to follow along.
ES 제공2018년 12월 17일
This was my favorite course in the whole specialization. Everything is explained very concisely and clearly making the subject matter very easy to understand.
UG 제공2019년 4월 27일
Its Good but explanations can done much better, rest all good in terms of study material, quiz ,and programming assignment.
데이터 마이닝 특화 과정 정보
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.
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