本周首先介绍本课程 "数据挖掘方法 "的概况，然后重点介绍频繁模式分析，包括频繁项集挖掘的 Apriori 算法和 FP-growth 算法，以及关联规则和相关性分析。
15个视频5篇阅读材料1个编程作业1个讨论话题
本周将介绍监督学习、分类和预测，并涵盖几种核心分类方法，包括决策树归纳法、贝叶斯分类法、支持向量机、神经网络和集合方法。本周还将讨论分类模型的评估和比较。
9个视频1个编程作业
本周将向您介绍无监督学习、聚类，并涵盖几种核心聚类方法，包括分区聚类、分层聚类、基于网格的聚类、基于密度的聚类和概率聚类。此外，还将讨论高维聚类、双聚类、图聚类和基于约束的聚类等高级主题。
8个视频1篇阅读材料1个编程作业
本周将讨论三种不同类型的异常值（全局、上下文和集体），以及如何使用不同的方法来识别和分析此类异常值。本周还将讨论一些挖掘复杂数据的高级方法，以及数据挖掘领域的研究前沿。
8个视频1次同伴评审
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
课程 是 University of Colorado Boulder提供的以下学位课程的一部分。如果您被录取并注册，您已完成的课程可计入您的学位学习，您的学习进度也可随之转移。
University of Colorado Boulder
University of Colorado Boulder
University of Illinois Urbana-Champaign
University of Colorado Boulder
在 Coursera 上，两个或两个以上的中大博尔德学位课程提供交叉列出的课程。例如，"动态编程、贪婪算法 "既是 CSCA 5414（MS-CS）课程，也是 DTSA 5503（MS-DS）课程。
- 交叉列出的课程不能获得一个以上版本的学分。
- 您可以通过查看课程的学生手册来确定交叉列出的课程。
- 您的成绩单将受到影响。在评估毕业要求时，交叉列出的课程被视为等同课程。但是，我们鼓励您选修本专业的交叉课程（如有），以确保您的中大成绩单反映出您直接在本系完成的大量课程。您从其他专业完成的任何课程都将以该专业的课程前缀（如 DTSA 与 CSCA）出现在您的中大成绩单上。
- 各专业对入学和毕业的最低成绩要求可能有所不同。例如，MS-DS 要求所有课程均达到 C 级或以上方可毕业（入学要求 GPA 达到 3.0），而 MS-CS 要求所有拓展课程均达到 B 级或以上，所有选修课程均达到 C 级或以上方可毕业（入学要求每门路径课程均达到 B 级或以上）。所有课程均要求学生在入学和毕业时保持 3.0 的累积 GPA。
是的。 在评估毕业要求时，交叉列出的课程被视为等同课程。您可以通过查看您所在专业的学生手册来确定交叉列出的课程。
您可以在任何开放注册期间升级并支付学费，以获得 << 本课程/本专业课程>> 的研究生级别的中大博尔德学分。由于 << 本课程/这些课程>> 在计算机科学硕士课程和数据科学硕士课程中交叉列出，因此您需要在升级之前确定您想从哪个课程中获得学分。
数据科学硕士（MS-DS）学分： 要升级到 << 本课程/这些课程>> 的数据科学（DTSA）学分版本，请使用 MS-DS 注册表。查看如何操作。
计算机科学硕士（MS-CS）学分： 要升级到<<此课程/这些课程>>的计入学分的计算机科学（CSCA）版本，请使用MS-CS注册表。查看如何操作。
如果您不确定哪个课程最适合您，请查看MS-CS和MS-DS课程网站，如果还有问题，请联系[email protected]或[email protected]。
提供助学金，
中
