이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

50%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

67%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

29%

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 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 31시간 필요
영어
자막: 영어, 한국어

귀하가 습득할 기술

Information Retrieval (IR)Document RetrievalMachine LearningRecommender Systems

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영어
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제공자:

일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스 로고

일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스

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

콘텐츠 평가Thumbs Up90%(2,560개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 2시간 필요

Orientation

완료하는 데 2시간 필요
2개 동영상 (총 15분), 6 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
2개의 동영상
Course Introduction Video11m
6개의 읽기 자료
Welcome to Text Retrieval and Search Engines!10m
Syllabus10m
About the Discussion Forums10m
Updating your Profile10m
Social Media10m
Course Errata10m
2개 연습문제
Orientation Quiz15m
Pre-Quiz30m
완료하는 데 4시간 필요

Week 1

완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 94분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
6개의 동영상
Lesson 1.2: Text Access9m
Lesson 1.3: Text Retrieval Problem26m
Lesson 1.4: Overview of Text Retrieval Methods10m
Lesson 1.5: Vector Space Model - Basic Idea9m
Lesson 1.6: Vector Space Retrieval Model - Simplest Instantiation17m
1개의 읽기 자료
Week 1 Overview10m
2개 연습문제
Week 1 Practice Quiz1시간
Week 1 Quiz1시간
2

2

완료하는 데 4시간 필요

Week 2

완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 102분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
6개의 동영상
Lesson 2.2: TF Transformation9m
Lesson 2.3: Doc Length Normalization18m
Lesson 2.4: Implementation of TR Systems21m
Lesson 2.5: System Implementation - Inverted Index Construction18m
Lesson 2.6: System Implementation - Fast Search17m
1개의 읽기 자료
Week 2 Overview10m
2개 연습문제
Week 2 Practice Quiz1시간
Week 2 Quiz1시간
3

3

완료하는 데 7시간 필요

Week 3

완료하는 데 7시간 필요
6개 동영상 (총 75분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
6개의 동영상
Lesson 3.2: Evaluation of TR Systems - Basic Measures12m
Lesson 3.3: Evaluation of TR Systems - Evaluating Ranked Lists - Part 115m
Lesson 3.4: Evaluation of TR Systems - Evaluating Ranked Lists - Part 210m
Lesson 3.5: Evaluation of TR Systems - Multi-Level Judgements10m
Lesson 3.6: Evaluation of TR Systems - Practical Issues15m
2개의 읽기 자료
Week 3 Overview10m
Programming Assignments Overview10m
2개 연습문제
Week 3 Practice Quiz1시간
Week 3 Quiz1시간
4

4

완료하는 데 4시간 필요

Week 4

완료하는 데 4시간 필요
7개 동영상 (총 88분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
7개의 동영상
Lesson 4.2: Statistical Language Model17m
Lesson 4.3: Query Likelihood Retrieval Function12m
Lesson 4.4: Statistical Language Model - Part 112m
Lesson 4.5: Statistical Language Model - Part 29m
Lesson 4.6: Smoothing Methods - Part 19m
Lesson 4.7: Smoothing Methods - Part 213m
1개의 읽기 자료
Week 4 Overview10m
2개 연습문제
Week 4 Practice Quiz1시간
Week 4 Quiz1시간

검토

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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. 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....
데이터 마이닝

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