Discover the basic concepts of cluster analysis, and then study a set of typical clustering methodologies, algorithms, and applications. This includes partitioning methods such as k-means, hierarchical methods such as BIRCH, and density-based methods such as DBSCAN/OPTICS. Moreover, learn methods for clustering validation and evaluation of clustering quality. Finally, see examples of cluster analysis in applications.
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oferecido por
Programa de cursos integrados Mineração de dadosData Mining Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-ChampaignInformações sobre o curso
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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Curso 5 de 6 no
Aprox. 17 horas para completar
Inglês
Legendas: Árabe, Francês, Portuguese (European), Italiano, Vietnamita, Coreano, Alemão, Russo, Inglês, Espanhol
Habilidades que você terá
- Cluster Analysis
- Data Clustering Algorithms
- K-Means Clustering
- Hierarchical Clustering
Prazos flexíveis
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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.
Comece a trabalhar rumo ao seu mestrado
Este curso está relacionado à graduação Master in Computer Science 100% on-line pela Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign. Ele fornecerá uma prévia dos tópicos, materiais e instrutores para que você possa decidir se o programa de graduação on-line completo é adequado para você.
Programa - O que você aprenderá com este curso
2 horas 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.
2 horas para concluir
1 vídeo (Total 7 mín.), 3 leituras, 1 teste
2 horas para concluir
Module 1
2 horas para concluir
13 vídeos (Total 65 mín.), 2 leituras, 2 testes
5 horas para concluir
Week 2
5 horas para concluir
15 vídeos (Total 78 mín.), 3 leituras, 2 testes
2 horas para concluir
Week 3
2 horas para concluir
9 vídeos (Total 53 mín.), 2 leituras, 2 testes
5 horas para concluir
Week 4
5 horas para concluir
10 vídeos (Total 57 mín.), 1 leitura, 2 testes
25 minutos para concluir
Course Conclusion
In the course conclusion, feel free to share any thoughts you have on this course experience.
25 minutos para concluir
Avaliações
Principais avaliações do ANÁLISE DE CLUSTER EM DATA MINING
por GL25 de Jan de 2018
This is a very good course covering all area of clustering. The only thing I feel a little struggle is some algorithm explained too brief, I prefer some detail step by step examples.
por DB9 de Mar de 2019
Useful theory. It will be challenging for non-math students. and also lecturer's native language influence iis going to be challening as well to follow along.
por ES17 de Dez de 2018
This was my favorite course in the whole specialization. Everything is explained very concisely and clearly making the subject matter very easy to understand.
por UG27 de Abr de 2019
Its Good but explanations can done much better, rest all good in terms of study material, quiz ,and programming assignment.
Sobre Programa de cursos integrados Mineração de dadosData 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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
