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33%

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다음 전문 분야의 6개 강좌 중 4번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

완료하는 데 약 16시간 필요

영어

자막: 영어, 한국어

귀하가 습득할 기술

StreamsSequential Pattern MiningData Mining AlgorithmsData Mining

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제공자:

일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스 로고

일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스

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This 강좌 is part of the 100% online Master in Computer Science from 일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스. If you are admitted to the full program, your courses count towards your degree learning.

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 1시간 필요

Course Orientation

완료하는 데 1시간 필요
1개 동영상 (총 7분), 3 readings, 1 quiz
1개의 동영상
3개의 읽기 자료
Syllabus10m
About the Discussion Forums10m
Social Media10m
1개 연습문제
Orientation Quiz10m
완료하는 데 4시간 필요

Module 1

완료하는 데 4시간 필요
9개 동영상 (총 49분), 2 readings, 3 quizzes
9개의 동영상
1.2. Frequent Patterns and Association Rules5m
1.3. Compressed Representation: Closed Patterns and Max-Patterns7m
2.1. The Downward Closure Property of Frequent Patterns3m
2.2. The Apriori Algorithm6m
2.3. Extensions or Improvements of Apriori7m
2.4. Mining Frequent Patterns by Exploring Vertical Data Format3m
2.5. FPGrowth: A Pattern Growth Approach8m
2.6. Mining Closed Patterns3m
2개의 읽기 자료
Lesson 1 Overview10m
Lesson 2 Overview10m
2개 연습문제
Lesson 1 Quiz10m
Lesson 2 Quiz8m
2

2

완료하는 데 1시간 필요

Module 2

완료하는 데 1시간 필요
9개 동영상 (총 47분), 2 readings, 2 quizzes
9개의 동영상
3.2. Interestingness Measures: Lift and χ25m
3.3. Null Invariance Measures5m
3.4. Comparison of Null-Invariant Measures7m
4.1. Mining Multi-Level Associations4m
4.2. Mining Multi-Dimensional Associations2m
4.3. Mining Quantitative Associations4m
4.4. Mining Negative Correlations6m
4.5. Mining Compressed Patterns7m
2개의 읽기 자료
Lesson 3 Overview10m
Lesson 4 Overview10m
2개 연습문제
Lesson 3 Quiz10m
Lesson 4 Quiz8m
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Module 3

완료하는 데 2시간 필요
10개 동영상 (총 56분), 2 readings, 2 quizzes
10개의 동영상
5.2. GSP: Apriori-Based Sequential Pattern Mining3m
5.3. SPADE—Sequential Pattern Mining in Vertical Data Format3m
5.4. PrefixSpan—Sequential Pattern Mining by Pattern-Growth4m
5.5. CloSpan—Mining Closed Sequential Patterns3m
6.1. Mining Spatial Associations4m
6.2. Mining Spatial Colocation Patterns9m
6.3. Mining and Aggregating Patterns over Multiple Trajectories9m
6.4. Mining Semantics-Rich Movement Patterns3m
6.5. Mining Periodic Movement Patterns7m
2개의 읽기 자료
Lesson 5 Overview10m
Lesson 6 Overview10m
2개 연습문제
Lesson 5 Quiz10m
Lesson 6 Quiz8m
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완료하는 데 5시간 필요

Week 4

완료하는 데 5시간 필요
9개 동영상 (총 98분), 2 readings, 3 quizzes
9개의 동영상
7.2. Previous Phrase Mining Methods10m
7.3. ToPMine: Phrase Mining without Training Data12m
7.4. SegPhrase: Phrase Mining with Tiny Training Sets14m
8.1. Frequent Pattern Mining in Data Streams19m
8.2. Pattern Discovery for Software Bug Mining12m
8.3. Pattern Discovery for Image Analysis6m
8.4. Advanced Topics on Pattern Discovery: Pattern Mining and Society—Privacy Issue13m
8.5. Advanced Topics on Pattern Discovery: Looking Forward4m
2개의 읽기 자료
Lesson 7 Overview10m
Lesson 8 Overview10m
2개 연습문제
Lesson 7 Quiz8m
Lesson 8 Quiz8m

검토

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데이터 마이닝 전문 분야 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. 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....
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