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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Willkommen bei Clusteranalyse, Assoziationsanalyse und Modellbewertung. In diesem Kurs beginnen wir mit einer Erkundung der Cluster-Analyse und Segmentierung und erörtern, wie Techniken wie Collaborative Filtering und Association Rules Mining angewendet werden können. Wir werden auch erklären, wie ein Modell auf seine Leistung hin bewertet werden kann, und die Unterschiede zwischen den Analysetypen und deren Anwendung erläutern.
Willkommen zu Modul 1, Clusteranalyse und Segmentierung. In diesem Modul beschäftigen wir uns mit der Clusteranalyse, einem beliebten Algorithmus für unüberwachtes Lernen. Wir werden auch die beiden wichtigsten Arten der Clusteranalyse besprechen und mögliche Anwendungen in verschiedenen Branchen diskutieren.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren1 Diskussionsthema
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2 Lektüren•Insgesamt 30 Minuten
Clusteranalyse und Segmentierung•20 Minuten
Ergänzende Ressourcen•10 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 30 Minuten
Überwachtes vs. Unüberwachtes Lernen•30 Minuten
Collaborative Filtering, Association Rules Mining (Markt basierte Analyse)
Modul 2•1 Stunde abzuschließen
Moduldetails
Willkommen zu Modul 2, Collaborative Filtering, Association Rules Mining & Market Basket Analysis. In diesem Modul beginnen wir mit einer Erklärung der kollaborativen Filterung und des Assoziationsregel-Minings und wie diese Techniken für automatische Vorhersagen verwendet werden. Außerdem werden wir uns die verschiedenen gängigen Anwendungen der Warenkorbanalyse genauer ansehen.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre1 Aufgabe
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1 Video•Insgesamt 3 Minuten
Marktkorb-Analyse•3 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Collaborative Filtering, Association Rules Mining (Warenkorbanalyse)•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Module 1 und 2•30 Minuten
Vorhersagemodelle vom Typ Klassifizierung
Modul 3•1 Stunde abzuschließen
Moduldetails
Willkommen zu Modul 3, Klassifizierungsvorhersagemodelle. In diesem Modul erläutern wir zunächst, wie Vorhersagemodelle vom Typ Klassifizierung auf ihre Leistung hin bewertet werden und wie eine Konfusionsmatrix dabei helfen kann, diese Leistung zu visualisieren. Wir werden auch die Anwendbarkeit der Clusteranalyse erörtern und wie sie zur Erkennung seltener Ereignisse wie betrügerischer Transaktionen eingesetzt werden kann.
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren1 Diskussionsthema
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1 Video•Insgesamt 5 Minuten
Bewertung der Modellleistung•5 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 25 Minuten
Vorhersagemodelle vom Typ Klassifizierung•15 Minuten
Ergänzende Lektüre•10 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 30 Minuten
Bewertung des Modells•30 Minuten
Vorhersagemodelle vom Typ Regression
Modul 4•1 Stunde abzuschließen
Moduldetails
Willkommen zu Modul 4, Vorhersagemodelle vom Typ Regression. In diesem Modul werden wir uns ansehen, wie Regressionsanalysen sowohl für Hypothesentests als auch für Vorhersagen verwendet werden und wie ein Streudiagramm genutzt werden kann, um die Beziehung zwischen zwei Variablen besser zu verstehen. Außerdem werden wir die Unterschiede zwischen einer Korrelationsanalyse und einer Regressionsanalyse erörtern und einen Blick auf die einfache gegenüber der multiplen Regression werfen.
Das ist alles enthalten
1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Infos zu Modulinhalt anzeigen
1 Lektüre•Insgesamt 15 Minuten
Vorhersagemodelle vom Typ Regression•15 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Module 3 und 4•30 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 30 Minuten
OPTIONAL: Vertiefung - Bericht zum multivariaten Clustering-Modell•30 Minuten
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
Lehrkraftbewertungen
Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.
Seit 1965 verbindet die University of California, Irvine die Stärken einer bedeutenden Forschungsuniversität mit den Vorzügen einer unvergleichlichen Lage in Südkalifornien. Das unnachgiebige Engagement der UC Irvine für rigorose Akademiker, Spitzenforschung und die Entwicklung von Führungskräften und Charakteren macht den Campus zu einer treibenden Kraft für Innovation und Entdeckung, die unseren lokalen, nationalen und globalen Gemeinschaften in vielerlei Hinsicht dient.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
4.5
47 Bewertungen
5 stars
72,34 %
4 stars
19,14 %
3 stars
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2 stars
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1 star
2,12 %
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Geprüft am 23. März 2023
This course is fairly easy if you know something about statistics for data mining already. Well explained topics & also further reading suggestions are given, which is a bonus.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.