Die Data Mining Specialization richtet sich an Data-Science-Profis und Domänenexperten, die die grundlegenden Konzepte und Kerntechniken zur Entdeckung von Mustern in großen Datensätzen erlernen möchten. Diese Specialization besteht aus drei Kursen: (1) Data Mining Pipeline, in dem die wichtigsten Schritte des Datenverständnisses, der Datenvorverarbeitung, des Data Warehouse, der Datenmodellierung und der Interpretation/Auswertung vorgestellt werden; (2) Data Mining Methods, in dem Kerntechniken für die Analyse häufiger Muster, die Klassifizierung, das Clustering und die Erkennung von Ausreißern behandelt werden; und (3) Data Mining Project, das Anleitung und praktische Erfahrung bei der Konzeption und Umsetzung eines realen Data Mining Projekts bietet.
Data Mining kann im Rahmen des Master of Science in Data Science (MS-DS) der CU Boulder, der auf der Coursera-Plattform angeboten wird, als akademischer Kurs belegt werden. Der MS-DS ist ein interdisziplinärer Studiengang, der Dozenten aus den Fachbereichen Angewandte Mathematik, Informatik, Informationswissenschaften und anderen Bereichen der CU Boulder zusammenbringt. Da die Zulassung leistungsabhängig ist und es kein Bewerbungsverfahren gibt, ist der MS-DS ideal für Personen mit einem breiten Spektrum an grundständiger Ausbildung und/oder Berufserfahrung in Informatik, Informationswissenschaft, Mathematik und Statistik. Erfahren Sie mehr über das MS-DS-Programm unter https://hua.dididi.sbs/degrees/master-of-science-data-science-boulder.
Das Logo der Specializations wurde mit freundlicher Genehmigung von Diego Gonzaga erstellt und ist hier auf Unsplash verfügbar: https://unsplash.com/photos/QG93DR4I0NE
Praktisches Lernprojekt
Es gibt Programmieraufgaben, die bestimmte Aspekte der Data-Mining-Pipeline und -Methoden abdecken. Darüber hinaus bietet der Kurs Data-Mining-Projekt eine schrittweise Anleitung und praktische Erfahrung bei der Formulierung, Gestaltung, Implementierung und Berichterstattung eines realen Data-Mining-Projekts.
