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数据挖掘课程

数据挖掘课程可以帮助您学习数据预处理、模式识别和预测建模技术。您可以掌握 Cluster、Classification 和 Anomaly Detection 等技能,从而支持从大型数据集中提取有意义的见解。许多课程都会介绍 Python、R 和 SQL 等工具,以及 RapidMiner 和 Weka 等软件,帮助您在实际数据分析项目中应用这些技能。


热门数据挖掘课程与认证


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    U

    University of Houston

    钱球背后的数学

    您将获得的技能: 概率与统计, 统计分析, 博弈论, 微软Excel, 电子表格软件, 统计方法, 回归分析, 商业数学, 性能分析, 预测分析, 高级分析, 概率, 预测建模, 透视表和图表, 数据驱动的决策制定, 数据分析软件, 预测, 分析, Excel 公式, 统计

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    生产型机器学习系统

    您将获得的技能: 张力流, Google 云端平台, MLOps(机器学习 Operator), 系统设计, 可扩展性, 分布式计算, 模型部署, 模型评估, 系统架构, 混合云计算, 性能调整, 机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Build a Machine Learning Web App with Streamlit and Python

    您将获得的技能: Machine Learning Algorithms, Data Visualization, Dashboard, Classification Algorithms, Interactive Data Visualization, Data Visualization Software, Model Evaluation, Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Plot (Graphics), Web Applications, Logistic Regression, Predictive Modeling, Data Science, Python Programming, Pandas (Python Package)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    K

    King Abdullah University of Science and Technology

    Fundamental Skills in Bioinformatics

    您将获得的技能: Statistical Analysis, Bioinformatics, Unix, Scientific Visualization, R Programming, Rmarkdown, Unix Commands, Data Analysis, Data Quality, Statistical Hypothesis Testing, Exploratory Data Analysis, Pandas (Python Package), Python Programming, NumPy, Data Manipulation

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    Responsible Generative AI

    您将获得的技能: Responsible AI, Generative AI, Governance, Data Governance, Data Management, Compliance Management, Consumer Behaviour, AI Enablement, Social Impact, Business Risk Management, Business Operations, AI Product Strategy, Artificial Intelligence, Risk Analysis, Automation, Stakeholder Management, Operations, Human Resources, Leadership and Management, Risk Management

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    机器学习入门

    您将获得的技能: 深度学习, 无监督学习, 回归分析, 分类算法, 模型评估, 预测建模, 应用机器学习, 数据科学, 人工智能, 机器学习, 强化学习, 监督学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    F

    Fractal Analytics

    面向所有人的 GenAI

    您将获得的技能: 社会影响, 组织效能, 自然语言处理, 批判性思维, 战略思维, ChatGPT, 负责任的人工智能, 生成式人工智能, 道德标准与行为, 解决问题, 以人为本的设计, AI 个性化服务, 运行效率, 人工智能, LLM 申请, Prompt Engineering

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    Foundational Mathematics for AI

    您将获得的技能: Descriptive Statistics, Linear Algebra, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, Artificial Intelligence, Probability, Regression Analysis, Calculus, Statistical Analysis, Advanced Mathematics, Applied Mathematics, Probability Distribution, Mathematical Modeling, Statistical Modeling, Machine Learning Algorithms, Dimensionality Reduction

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Stanford University

    概率图形模型 1:表示法

    您将获得的技能: 概率与统计, 图论, 概率分布, 自然语言处理, 网络模型, 统计建模, 网络分析, 决策支持系统, 贝叶斯网络, 马尔可夫模型

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    机器学习:理论与 Python 上机实践

    您将获得的技能: Python 程序设计, 生成对抗网络 (GAN), 深度学习, 决策树学习, 自动编码器, 机器学习算法, 探索性数据分析, Scikit-learn (机器学习库), 卷积神经网络, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 分类算法, 模型评估, 无监督学习, 人工神经网络, 数据科学, 应用机器学习, 机器学习, 监督学习, 降维

    攻读学位

    3.4
    评分, 3.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • C

    Coursera

    Principal Component Analysis with NumPy

    您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, NumPy, Data Visualization, Data Analysis, Seaborn, Matplotlib, Statistical Visualization, Jupyter, Dimensionality Reduction, Data Science, Machine Learning Methods, Python Programming, Data Preprocessing

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    D

    DeepLearning.AI

    使用 TensorFlow 定制模型、层和损失函数

    您将获得的技能: 深度学习, 迁移学习, 张力流, 模型评估, Keras(神经网络库), 人工神经网络, 卷积神经网络

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 data mining 课程

  • 钱球背后的数学: University of Houston
  • 生产型机器学习系统: Google Cloud
  • Build a Machine Learning Web App with Streamlit and Python: Coursera
  • Fundamental Skills in Bioinformatics: King Abdullah University of Science and Technology
  • Responsible Generative AI: University of Michigan
  • 机器学习入门: IBM
  • 面向所有人的 GenAI: Fractal Analytics
  • Foundational Mathematics for AI: Johns Hopkins University
  • 概率图形模型 1:表示法: Stanford University
  • 机器学习:理论与 Python 上机实践: University of Colorado Boulder

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
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代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
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