Willkommen zu Modul 2 - Data Mining von Itemet-Daten! In diesem Modul werden wir lernen, wie man Daten als Itemsets darstellt und die grundlegenden Data Mining Operationen mit Itemset-Daten durchführen kann. Wir werden uns darauf konzentrieren, wie man häufige Muster aus einer Sammlung von Itemsets extrahiert, wie man die Interessantheit von Itemset-Mustern bewertet und wie man die Jaccard-Ähnlichkeit zwischen zwei Itemsets berechnet. Fangen wir an!

Willkommen zum Modul 3 - Mining von Vektor- und Matrixdaten! Wir haben die Hälfte unseres Kurses über Data Mining hinter uns! In diesem Modul werden wir lernen, wie man Daten auswertet, die als Vektoren und Matrizen dargestellt werden. Wir werden uns darauf konzentrieren, wie man Daten als Vektoren darstellt, verschiedene Ähnlichkeits-/Distanzmetriken von Vektordaten, was die Muster in Matrixdaten sind, und wie man diese Konzepte auf reale Szenarien anwendet. Fangen wir an!

Willkommen zu Modul 4 - Sequenzen, unserem letzten Kursmodul!! Zum Abschluss unseres Kurses werden wir lernen, wie man Daten als Sequenzen darstellt. Wir werden uns auf häufig verwendete Sequenzmuster (ngrams und skipgrams), Distanzmaße für Sequenzdaten (Edit Distance und Shingling) und deren Anwendung auf reale Aufgaben konzentrieren. Fangen wir an!