Informações sobre o curso
4.3
150 classificações
32 avaliações
Programa de cursos integrados
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Horas para completar

Aprox. 16 horas para completar

Sugerido: 9 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Cluster AnalysisData Clustering AlgorithmsK-Means ClusteringHierarchical Clustering
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Horas para completar

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Sugerido: 9 hours/week...
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Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
1 hora para concluir

Course Orientation

You will become familiar with the course, your classmates, and our learning environment. The orientation will also help you obtain the technical skills required for the course....
Reading
1 video (Total 7 min), 3 leituras, 1 teste
Video1 vídeos
Reading3 leituras
Syllabus10min
About the Discussion Forums10min
Social Media10min
Quiz1 exercício prático
Orientation Quiz10min
Horas para completar
2 horas para concluir

Module 1

...
Reading
13 videos (Total 65 min), 2 leituras, 2 testes
Video13 videos
1.2. Applications of Cluster Analysis2min
1.3 Requirements and Challenges5min
1.4 A Multi-Dimensional Categorization2min
1.5 An Overview of Typical Clustering Methodologies6min
1.6 An Overview of Clustering Different Types of Data6min
1.7 An Overview of User Insights and Clustering3min
2.1 Basic Concepts: Measuring Similarity between Objects3min
2.2 Distance on Numeric Data Minkowski Distance7min
2.3 Proximity Measure for Symetric vs Asymmetric Binary Variables4min
2.4 Distance between Categorical Attributes Ordinal Attributes and Mixed Types4min
2.5 Proximity Measure between Two Vectors Cosine Similarity2min
2.6 Correlation Measures between Two variables Covariance and Correlation Coefficient13min
Reading2 leituras
Lesson 1 Overview10min
Lesson 2 Overview10min
Quiz2 exercícios práticos
Lesson 1 Quiz8min
Lesson 2 Quiz12min
Semana
2
Horas para completar
5 horas para concluir

Week 2

...
Reading
15 videos (Total 78 min), 3 leituras, 2 testes
Video15 videos
3.2 K-Means Clustering Method9min
3.3 Initialization of K-Means Clustering4min
3.4 The K-Medoids Clustering Method6min
3.5 The K-Medians and K-Modes Clustering Methods6min
3.6 Kernel K-Means Clustering8min
4.1 Hierarchical Clustering Methods1min
4.2 Agglomerative Clustering Algorithms8min
4.3 Divisive Clustering Algorithms3min
4.4 Extensions to Hierarchical Clustering3min
4.5 BIRCH: A Micro-Clustering-Based Approach7min
ClusterEnG Overview5min
ClusterEnG: K-Means and K-Medoids3min
ClusterEnG Application: AGNES4min
ClusterEnG Application: DBSCAN2min
Reading3 leituras
Lesson 3 Overview10min
Lesson 4 Part 1 Overview10min
ClusterEnG Introduction10min
Quiz1 exercício prático
Lesson 3 Quiz10min
Semana
3
Horas para completar
1 hora para concluir

Week 3

...
Reading
9 videos (Total 53 min), 2 leituras, 2 testes
Video9 videos
4.7 CHAMELEON: Graph Partitioning on the KNN Graph of the Data8min
4.8 Probabilistic Hierarchical Clustering7min
5.1 Density-Based and Grid-Based Clustering Methods1min
5.2 DBSCAN: A Density-Based Clustering Algorithm8min
5.3 OPTICS: Ordering Points To Identify Clustering Structure9min
5.4 Grid-Based Clustering Methods3min
5.5 STING: A Statistical Information Grid Approach3min
5.6 CLIQUE: Grid-Based Subspace Clustering7min
Reading2 leituras
Lesson 4 Part 2 Overview10min
Lesson 5 Overview10min
Quiz2 exercícios práticos
Lesson 4 Quiz8min
Lesson 5 Quiz8min
Semana
4
Horas para completar
4 horas para concluir

Week 4

...
Reading
10 videos (Total 57 min), 1 leitura, 2 testes
Video10 videos
6.2 Clustering Evaluation Measuring Clustering Quality2min
6.3 Constraint-Based Clustering4min
6.4 External Measures 1: Matching-Based Measures10min
6.5 External Measure 2: Entropy-Based Measures7min
6.6 External Measure 3: Pairwise Measures6min
6.7 Internal Measures for Clustering Validation7min
6.8 Relative Measures5min
6.9 Cluster Stability6min
6.10 Clustering Tendency5min
Reading1 leituras
Lesson 6 Overview10min
Quiz1 exercício prático
Lesson 6 Quiz8min
Horas para completar
20 minutos para concluir

Course Conclusion

In the course conclusion, feel free to share any thoughts you have on this course experience....
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4.3
32 avaliaçõesChevron Right
Benefício de carreira

83%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Promoção de carreira

50%

recebi um aumento ou promoção

Melhores avaliações

por DDSep 25th 2017

A very good course, it gives me a general idea of how clustering algorithm work.

por TKOct 10th 2017

Very intense and required complex thinking and programming skill

Instrutores

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Jiawei Han

Abel Bliss Professor
Department of Computer Science
Graduation Cap

Start working towards your Master's degree

This curso is part of the 100% online Master in Computer Science from University of Illinois at Urbana-Champaign. If you are admitted to the full program, your courses count towards your degree learning.

Sobre University of Illinois at Urbana-Champaign

The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs. ...

Sobre o Programa de cursos integrados Data Mining

The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp. Courses 2 - 5 of this Specialization form the lecture component of courses in the online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization....
Data Mining

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

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