Learn the general concepts of data mining along with basic methodologies and applications. Then dive into one subfield in data mining: pattern discovery. Learn in-depth concepts, methods, and applications of pattern discovery in data mining. We will also introduce methods for pattern-based classification and some interesting applications of pattern discovery. This course provides you the opportunity to learn skills and content to practice and engage in scalable pattern discovery methods on massive transactional data, discuss pattern evaluation measures, and study methods for mining diverse kinds of patterns, sequential patterns, and sub-graph patterns.
제공자:
데이터 마이닝 특화 과정일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스이 강좌에 대하여
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학습자 경력 결과
30%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
33%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
14%
가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 6개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 15시간 필요
영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 중국어 (간체자), 이탈리아어, 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 터키어, 영어, 스페인어
귀하가 습득할 기술
Data Visualization SoftwareTableau SoftwareData VirtualizationData Visualization (DataViz)
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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
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
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
6 개의 읽기 자료
6개의 읽기 자료
Welcome to Data Visualization!10m
Syllabus10m
About the Discussion Forums10m
Updating Your Profile10m
Social Media10m
Resources10m
1개 연습문제
Orientation Quiz30m
완료하는 데 4시간 필요
Week 1: The Computer and the Human
In this week's module, you will learn what data visualization is, how it's used, and how computers display information. You'll also explore different types of visualization and how humans perceive information.
완료하는 데 4시간 필요
15개 동영상 (총 130분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
15개의 동영상
1.1.1. Some Books on Data Visualization3m
1.1.2. Overview of Visualization11m
1.2.1. 2-D Graphics10m
SVG-example1m
1.2.2. 2-D Drawing9m
1.2.3. 3-D Graphics9m
1.2.4. Photorealism9m
1.2.5. Non-Photorealism5m
1.3.1. The Human10m
1.3.2. Memory12m
1.3.3. Reasoning7m
1.3.4. The Human Retina9m
1.3.5. Perceiving Two Dimensions8m
1.3.6. Perceiving Perspective8m
2개의 읽기 자료
Week 1 Overview10m
How the Programming Assignments Work10m
1개 연습문제
Week 1 Quiz30m
완료하는 데 4시간 필요
Week 2: Visualization of Numerical Data
In this week's module, you will start to think about how to visualize data effectively. This will include assigning data to appropriate chart elements, using glyphs, parallel coordinates, and streamgraphs, as well as implementing principles of design and color to make your visualizations more engaging and effective.
완료하는 데 4시간 필요
11개 동영상 (총 85분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
11개의 동영상
2.1.1. Data7m
2.1.2. Mapping9m
2.1.3. Charts9m
2.2.1. Glyphs (Part 1)4m
2.2.1. Glyphs (Part 2)6m
2.2.2. Parallel Coordinates8m
2.2.3. Stacked Graphs (Part 1)5m
2.2.3. Stacked Graphs (Part 2)6m
2.3.1. Tufte's Design Rules12m
2.3.2. Using Color11m
3개의 읽기 자료
Week 2 Overview10m
Programming Assignment 1: Visualize Data Using a Chart10m
Programming Assignment 1 Rubric10m
완료하는 데 4시간 필요
Week 3: Visualization of Non-Numerical Data
In this week's module, you will learn how to visualize graphs that depict relationships between data items. You'll also plot data using coordinates that are not specifically provided by the data set.
완료하는 데 4시간 필요
8개 동영상 (총 72분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
8개의 동영상
3.1.1. Graphs and Networks8m
3.1.2. Embedding Planar Graphs11m
3.1.3. Graph Visualization13m
3.1.4. Tree Maps9m
3.2.1. Principal Component Analysis8m
3.2.2. Multidimensional Scaling6m
3.3.1. Packing12m
3개의 읽기 자료
Week 3 Overview10m
Programming Assignment 2: Visualize Network Data10m
Programming Assignment 2 Rubric10m
완료하는 데 2시간 필요
Week 4: The Visualization Dashboard
In this week's module, you will start to put together everything you've learned by designing your own visualization system for large datasets and dashboards. You'll create and interpret the visualization you created from your data set, and you'll also apply techniques from user-interface design to create an effective visualization system.
완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 73분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
9개의 동영상
4.1.1. Visualization Systems3m
4.1.2. The Information Visualization Mantra: Part 19m
4.1.2. The Information Visualization Mantra: Part 29m
4.1.2. The Information Visualization Mantra: Part 35m
4.1.3. Database Visualization Part: 112m
4.1.3. Database Visualization Part: 28m
4.1.3. Database Visualization Part: 39m
4.2.1. Visualization System Design14m
1개의 읽기 자료
Week 4 Overview10m
1개 연습문제
Week 4 Quiz30m
검토
데이터 시각화의 최상위 리뷰
GD 제공2017년 6월 1일
A fairly interesting course with a good instructor. The course gave me a chance to play with my visualization tools in order to expand my usage rather than being in a rush to complete my tasks.
MK 제공2018년 4월 5일
Good course, very well structured and with interesting assignments. Some (especially first) lessons are more of a general culture but most are very helpful and allow to learn a lot of things.
GC 제공2020년 11월 16일
Very useful course. It enlightens my ways to data visualization. I knew some concepts, but in a disorganized way and not knowing how. This course fills these gaps. It is tremendously helpful.
VC 제공2020년 4월 26일
I enjoyed a great deal of this course. However, I felt that the course could be improved by adding in a few programming implementations of visualization. Thank you for teaching this subject!
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.
자주 묻는 질문
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