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数据挖掘在线课程

了解在大型数据集中发现模式的 Data Mining 原理。学习使用机器学习算法进行预测分析。

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通过已评分作业、视频和论坛向顶级授课教师学习。
在交互式实践环境中学习新工具或新技能。
通过完成一系列课程和项目,深入学习学科知识。
获得行业领导者颁发的职业证书,展示您学到的专业知识。
攻读硕士学位的同时获得职业证书。
在线获得学士学位或硕士学位,所需费用仅为在校学习费用的一小部分。
完成研究生水平的学习,而无需参加完整的学位课程。
以灵活的交互式方式,获得大学颁发的执业证书。

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  • 状态:新
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    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals, Part 1

    您将获得的技能: Extract, Transform, Load, Data Validation, Data Transformation, Applied Machine Learning, Object-Relational Mapping, Data Wrangling, Data Cleansing, Data Manipulation, Data Integration, Web Scraping, Data Quality, Data Pipelines, Pandas (Python Package), Descriptive Statistics, Data Modeling, Data Science, Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), Extensible Markup Language (XML), Data Analysis

    初级 · 专项课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    数据挖掘

    您将获得的技能: 仪表板, 数据可视化软件, 数据叙事, 无监督学习, 绘图(图形), Tableau 软件, 交互式数据可视化, 散点图, 数据展示, 分析, 异常检测, 大数据, 非结构化数据, 数据挖掘, 数据可视化, 数据映射, 制图, 统计分析, 文本挖掘, 自然语言处理

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    2929 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Colorado Boulder

    数据挖掘基础与实践

    您将获得的技能: 数据清理, 数据科学, 探索性数据分析, 数据分析, 分类与回归树 (CART), 数据建模, 监督学习, 数据转换, 无监督学习, 数据展示, 数据管道, 数据质量, 机器学习算法, 数据处理, 分析技能, 大数据, 异常检测, 数据挖掘, 数据仓库, 数据整合

    攻读学位

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
    159 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Colorado Boulder

    数据挖掘方法

    您将获得的技能: Algorithm, 可扩展性, 机器学习, 数据科学, 探索性数据分析, 分类与回归树 (CART), 数据分析, 监督学习, 无监督学习, 人工神经网络, 机器学习算法, 贝叶斯统计, 大数据, 数据挖掘, 异常检测, 统计分析, 分析

    攻读学位

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    66 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
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    U

    University of Michigan

    Data Mining in Python

    您将获得的技能: Data Mining, Data Processing, Unsupervised Learning, Data Science, Anomaly Detection, Data Manipulation, Machine Learning Methods, Python Programming

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Colorado Boulder

    数据挖掘管道

    您将获得的技能: 数据清理, 数据建模, 探索性数据分析, 数据分析, 数据转换, 数据质量, 数据整合, 数据处理, 描述性分析, 应用机器学习, 数据仓库, 数据管道, 数据挖掘

    攻读学位

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
    ·
    102 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    数据挖掘中的模式发现

    您将获得的技能: Algorithm, 高级分析, 文本挖掘, 信息隐私, 异常检测, 统计方法, 图像分析, 大数据, 数据挖掘, 非结构化数据, 空间分析

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    326 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    I

    Illinois Tech

    Advanced Statistical Techniques for Data Science

    您将获得的技能: Machine Learning Algorithms, Statistical Analysis, Bayesian Statistics, Statistical Inference, Data Visualization, Regression Analysis, Data Cleansing, Analytics, Data Analysis, Machine Learning, Statistical Modeling, R Programming, Data Science, R (Software), Data Manipulation, Statistical Methods, Data Mining, Statistical Programming, Data Validation, Exploratory Data Analysis

    攻读学位

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    45 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Colorado Boulder

    数据挖掘项目

    您将获得的技能: 技术写作, 数据处理, 探索性数据分析, 数据分析, 数据展示, 构思, 技术交流, 数据管道, 大数据, 分析技能, 数据挖掘

    攻读学位

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    28 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
    预览
    E

    Eindhoven University of Technology

    流程挖掘:数据科学在行动

    您将获得的技能: 数据科学, 业务流程管理, 过程分析, 验证和确认, 流程改进, 数据验证, 业务过程, 工艺优化, 数据挖掘, 数据处理, 实时数据, 业务流程建模

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1256 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of California, Irvine

    分析思维、数据科学和数据挖掘入门

    您将获得的技能: 小数据, 数据伦理, 商业分析, 数据科学, 数据分析, 数据战略, 分析, 描述性分析, 数据处理, 商业智能, 大数据, 分析技能, 数据挖掘, 预测分析

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    155 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    数据挖掘中的聚类分析

    您将获得的技能: Algorithm, 探索性数据分析, Machine Learning 方法, 无监督学习, 数据验证, 统计方法, 机器学习算法, 数据挖掘

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    408 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

Data Mining 学习者还可以搜索

数据
R
数据科学
数据分析
数据分析
R 语言程序设计(中文版)
应用数据科学
初级 Data Science
1234…706

总之,以下是 10 最受欢迎的 data mining 课程

  • Data Science Fundamentals, Part 1: Pearson
  • 数据挖掘: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 数据挖掘基础与实践: University of Colorado Boulder
  • 数据挖掘方法: University of Colorado Boulder
  • Data Mining in Python: University of Michigan
  • 数据挖掘管道: University of Colorado Boulder
  • 数据挖掘中的模式发现: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Advanced Statistical Techniques for Data Science: Illinois Tech
  • 数据挖掘项目: University of Colorado Boulder
  • 流程挖掘:数据科学在行动: Eindhoven University of Technology

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)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

关于 数据挖掘 的常见问题

数据挖掘是在大型数据集中发现有意义的模式,以帮助指导组织决策的过程。 利用回归、分类和聚类分析等技术,数据挖掘可以对大量原始数据进行分类,从而分析客户偏好、检测欺诈交易或进行社交网络分析。 数据挖掘之所以重要,是因为它能提供企业所需的描述性和预测性分析,以提高生产率和销售额、降低成本并为未来做好准备。

与数据科学的其他领域一样,数据挖掘通常依赖 Python 编程语言来完成数据清理、数据组织和机器学习 (ML) 应用等任务。 在社会数据挖掘中,数据聚类算法被用于为推荐系统提供信息,从而指导客户进行娱乐和电子商务选择。 在深入研究非结构化数据集时,数据挖掘可利用信息检索(IR)和自然语言处理(NLP)进行文本挖掘应用,从而发现客户新关注的问题或未满足的需求。 ‎

根据企业规模的不同,数据挖掘专家、数据分析师或数据工程师可能负责数据挖掘工作。 无论职称如何,数据挖掘都要求了解所有类型的数据、数据库和分布式文件系统,以及描述性和预测性分析的统计要求。 此外,尽管大多数数据挖掘都是通过 Python 或 R 编程技能来完成的,但 SQL 和商业智能软件的知识也非常重要。

数据挖掘也是数据科学家的一项核心技能,他们拥有编程技能、对统计学的理解以及处理和可视化数据的能力,这些都是这一领域所必需的。 无论是在解决公共政策问题、帮助检测疾病爆发还是识别洗钱活动方面,他们还拥有深入的 ML 算法知识,可以帮助他们进行探索性分析。 根据 Glassdoor 的数据,美国数据科学家的全国平均年薪为 113,309 美元。 ‎

是的!Coursera 有大量关于数据挖掘和相关主题的在线课程和专业课程,包括机器学习、自然语言处理和使用 Python 的应用数据科学。 您可以选修伊利诺伊大学香槟分校、约翰霍普金斯大学和华盛顿大学等一流院校以及 IBM 等行业领先组织的课程,因此您不必为了获得在线学习的机会而牺牲教育质量。

Coursera 还提供获得 IBM 数据科学专业证书的机会。 此外,通过 Coursera 指导项目,您有机会通过专家讲师提供的实践教程为自己的简历增添技能,这些教程涉及使用 Python 进行 Covid-19 数据分析和使用深度学习进行情感分析等前沿主题。 ‎

在开始学习数据挖掘之前,您需要具备的技能或经验可能包括扎实的计算机知识背景和云技术技能,尤其是编程软件、数据分析和商业智能方面的技能。 学习数据挖掘还涉及使用统计方法和预测模型来创建业务解决方案,因此拥有使用统计软件的经验和背景会有所帮助。 学习数据挖掘并不需要大学学位,但如果拥有数据科学、计算机科学、信息系统、工商管理甚至统计学方面的相应本科学位,对于从事这一要求较高的领域的工作将大有裨益。 ‎

最适合从事数据挖掘工作的人是严谨的程序员、问题解决者、好奇的探索者和善于分析的自我激励者。 数据挖掘工作包括分析数据,以发现和识别不可预见的模式和可能的系统关系,从而更好地了解未来的消费者行为。 有了这些信息,数据挖掘人员就能帮助将这些原始信息转化为业务洞察力,让高层领导做出更多、更明智的决策。 ‎

要知道数据挖掘学习是否适合你,你应该对数据分析充满热情,并关注数字、数据以及如何创建对各种数据子集的理解。 数据挖掘业内人士可能会把数据挖掘说得极其复杂,但你也许可以从在线课程、在线视频、网站和网络论坛中学到基本技能。 如果您对数据科学以及数据科学如何推动某些商业决策感兴趣,那么学习数据挖掘可能是明智之举,因为数据挖掘是我们这个技术社会正在发生的大数据革命的一部分,应该为未来的职业生涯带来希望。 ‎

在线数据挖掘课程为提高您的知识或学习新的数据挖掘技能提供了一种方便灵活的方式。 从顶尖大学和行业领导者提供的各种数据挖掘课程中选择适合不同技能水平的课程。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳的数据挖掘课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

数据 Mining 的任职资格通常包括统计学、机器学习以及Python或R 等编程语言方面的知识,通常还需要计算机科学、数据科学或相关领域的学位。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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