University of Colorado Boulder

Méthodes d'exploration de données

University of Colorado Boulder

Méthodes d'exploration de données

Ce cours fait partie de Spécialisation "Fondements et pratiques du Data Mining"

Qin (Christine) Lv

Instructeur : Qin (Christine) Lv

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Ce que vous apprendrez

  • Identifier les principales fonctionnalités de la modélisation des données dans le pipeline d'exploration des données

  • Appliquer les techniques qui peuvent être utilisées pour réaliser les fonctionnalités de base de la modélisation des données et expliquer comment elles fonctionnent.

  • Évaluer les techniques de modélisation des données, déterminer celle qui convient le mieux à une tâche particulière et identifier les améliorations potentielles.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Analysis
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Decision Tree Learning
  • Catégorie : Machine Learning Algorithms
  • Catégorie : Algorithms
  • Catégorie : Bayesian Statistics
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Unsupervised Learning
  • Catégorie : Data Mining
  • Catégorie : Anomaly Detection
  • Catégorie : Artificial Neural Networks
  • Catégorie : Exploratory Data Analysis

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Classification Algorithms

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

1 devoir

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Fondements et pratiques du Data Mining"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

Cette semaine commence par une présentation de ce cours, Méthodes d'exploration de données, puis se concentre sur l'analyse des motifs fréquents, y compris l'algorithme Apriori et l'algorithme FP-growth pour l'exploration des items fréquents, ainsi que sur les règles d'association et l'analyse des corrélations.

Inclus

15 vidéos7 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion

Cette semaine présente l'apprentissage supervisé, la classification, la prédiction et couvre plusieurs méthodes de classification de base, notamment l'induction par arbre de décision, la classification bayésienne, les machines à vecteurs de support, les réseaux neuronaux et les méthodes d'ensemble. Elle aborde également l'évaluation et la comparaison des modèles de classification.

Inclus

9 vidéos1 devoir de programmation

Cette semaine vous présente l'apprentissage non supervisé, le clustering, et couvre plusieurs méthodes de clustering de base, notamment le partitionnement, le clustering hiérarchique, le clustering basé sur une grille, le clustering basé sur la densité et le clustering probabiliste. Des sujets avancés pour le clustering en haute dimension, le bi-clustering, le clustering de graphe et le clustering basé sur les contraintes sont également abordés.

Inclus

8 vidéos1 lecture1 devoir de programmation

Cette semaine aborde trois types de valeurs aberrantes (globales, contextuelles et collectives) et la manière dont différentes méthodes peuvent être utilisées pour identifier et analyser ces valeurs aberrantes. Elle aborde également certaines méthodes avancées d'exploration de données complexes, ainsi que les frontières de la recherche dans le domaine de l'exploration de données.

Inclus

8 vidéos1 évaluation par les pairs

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Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
(16 évaluations)
Qin (Christine) Lv
University of Colorado Boulder
3 Cours 17 046 apprenants

Offert par

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Jennifer J.

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