本课程介绍数据挖掘管道中涉及的关键步骤,包括数据理解、数据预处理、数据仓库、数据建模、解释和评估以及实际应用。 本课程可作为 Coursera 平台上提供的中大博尔德数据科学硕士或计算机科学硕士学位课程的一部分,获得学分。这些经过全面认证的研究生学位提供有针对性的课程、为期 8 周的短期课程和现收现付的学费。录取依据是三门预修课程的成绩,而非学术历史。Coursera 上的 CU 学位非常适合应届毕业生或在职专业人士。了解更多信息:


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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
本周将为您介绍数据挖掘专业和本课程 "数据挖掘管道"。开始时,您将了解数据挖掘的四种观点和数据挖掘管道的关键组件。
涵盖的内容
8个视频5篇阅读材料2次同伴评审1个讨论话题
本周的内容包括通过识别关键数据属性来理解数据,以及应用技术来描述不同数据集的特征。
涵盖的内容
6个视频1个编程作业
本周将解释为什么需要进行数据预处理,以及可以使用哪些技术进行数据预处理。
涵盖的内容
6个视频1个编程作业
本周内容包括数据仓库的主要特征和支持数据仓库的技术。
涵盖的内容
4个视频1个编程作业
获得职业证书
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。
攻读学位
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。
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学生评论
102 条评论
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已于 Oct 1, 2023审阅
This course was recently updated. I feel it's much better than the prior version. The videos are easier to follow, and the assignments are cleaned up as well.
常见问题
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]。
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