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.

Data-Mining-Projekt

Erweitern Sie Ihre Kenntnisse mit Coursera Plus für 239 $/Jahr (normalerweise 399 $). Jetzt sparen.

Data-Mining-Projekt

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Data Mining - Grundlagen und Praxis“

Dozent: Qin (Christine) Lv

4.570 bereits angemeldet

Bei enthalten

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4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

31 Bewertungen

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan

2 Wochen bei 10 Stunden eine Woche

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Auf einen Abschluss hinarbeiten

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Was Sie lernen werden

Identifizieren Sie die wichtigsten Komponenten eines realen Data-Mining-Projekts und schlagen Sie ein solches vor.
Entwerfen und entwickeln Sie praktische Lösungen für die gesamte Data-Mining-Pipeline.
Fassen Sie die wichtigsten Ergebnisse des Data-Mining-Projekts zusammen und präsentieren Sie sie.
Analysieren Sie den gesamten Projektprozess und identifizieren Sie mögliche Verbesserungen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Technical Writing
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Technical Communication
Kategorie: Big Data
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Ideation
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Data Pipelines

Wichtige Details

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1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Data Mining - Grundlagen und Praxis“

Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.

Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module

Data Mining Project bietet eine schrittweise Anleitung und praktische Erfahrung bei der Gestaltung und Umsetzung eines realen Data Mining-Projekts, einschließlich Problemformulierung, Literaturübersicht, Arbeitsvorschlag, Bewertung, Diskussion und zukünftige Arbeit.

Dieser Kurs kann im Rahmen der CU Boulder MS in Data Science oder MS in Computer Science, die auf der Coursera-Plattform angeboten werden, für akademische Zwecke genutzt werden. Diese vollständig akkreditierten Studiengänge bieten gezielte Kurse, kurze 8-wöchige Sitzungen und kostenpflichtige Studiengebühren. Die Zulassung basiert auf den Leistungen in drei Vorkursen, nicht auf dem akademischen Werdegang. Die CU-Abschlüsse auf Coursera sind ideal für Hochschulabsolventen und Berufstätige. Erfahren Sie mehr: MS in Data Science: https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder MS in Computer Science: https://coursera.org/degrees/ms-computer-science-boulder Kurslogo mit freundlicher Genehmigung von Mariana Proença, verfügbar hier auf Unsplash: https://unsplash.com/photos/_WgnXndHmQ4

In dieser Woche erhalten Sie eine allgemeine Einführung in den Kurs Data Mining Project aus der Sicht des Architekten. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem ersten Brainstorming von Projektideen, das Sie auf den Rest des Kurses vorbereiten wird.

Das ist alles enthalten

11 Videos6 Lektüren2 Diskussionsthemen

11 VideosInsgesamt 127 Minuten

Treffen Sie Ihren Kursleiter!5 Minuten
Vorbereitung auf diese Specialization9 Minuten
Einführung in das Data Mining Projekt13 Minuten
Data-Mining-Projekt: Vier Ansichten12 Minuten
Projekt-Scoping und Brainstorming9 Minuten
Überblick über Data-Mining-Projekte18 Minuten
Mobile/Wearable/IoT-Sensorik-Projekte11 Minuten
Projekte zur Datenfusion und Erkennung von Anomalien16 Minuten
Erdbeben & NBA OSN Analyse Projekte13 Minuten
Präsentation: Zweck und Planung9 Minuten
Präsentation: Folien und Präsentieren12 Minuten

6 LektürenInsgesamt 46 Minuten

Kursaktualisierungen und Unterstützung bei der Barrierefreiheit1 Minute
Verdienen Sie akademische Anerkennung für Ihre Arbeit!10 Minuten
Kurs-Unterstützung10 Minuten
Über diesen Kurs10 Minuten
Erwartungen an die Bewertung5 Minuten
AI-Zitat und Danksagung10 Minuten

2 DiskussionsthemenInsgesamt 190 Minuten

Stellen Sie sich vor10 Minuten
Projekt-Ideen180 Minuten

In dieser Woche wird im Detail besprochen, was in Ihrem Projektvorschlag enthalten sein sollte, und am Ende haben Sie die Möglichkeit, Ihren eigenen Vorschlag zu erstellen.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Aufgabe1 peer review

7 VideosInsgesamt 93 Minuten

Projektvorschlag 112 Minuten
Projektvorschlag 214 Minuten
Einreichung von Projektvorschlägen11 Minuten
Überprüfung des Projektvorschlags 113 Minuten
Überprüfung des Projektvorschlags 211 Minuten
Beispiel: Solarpark-Projekt12 Minuten
Beispiel: OSN Gefährdungsprojekt20 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 5 Minuten

KI-Politik-Quiz5 Minuten

1 peer reviewInsgesamt 180 Minuten

Ihr Projektvorschlag180 Minuten

In dieser Woche steht die Überprüfung des Status Ihres Projekts im Mittelpunkt. Nachdem Sie Ihr Projekt überprüft haben, werden Sie sich etwas Zeit nehmen, um die Fortschritte, die Sie gemacht haben, in Form von Aktualisierungen in Ihren ursprünglichen Vorschlag einzuarbeiten.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 peer review

In dieser Woche wird der abschließende Projektbericht im Detail besprochen, wobei die Bedeutung der Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse und der Analyse des gesamten Projektprozesses hervorgehoben wird.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 peer review

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

Dozent

Qin (Christine) Lv

University of Colorado Boulder

3 Kurse17.248 Lernende

von

University of Colorado Boulder

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Data Mining Foundations and Practice
Spezialisierung
Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Colorado Boulder
Data Analysis with Python Project
Kurs

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.“

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

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Häufig gestellte Fragen

Ein Cross-Listed-Kurs wird unter zwei oder mehr CU Boulder-Studiengängen auf Coursera angeboten. Zum Beispiel wird Dynamic Programming, Greedy Algorithms sowohl als CSCA 5414 für den MS-CS als auch als DTSA 5503 für den MS-DS angeboten.

- Sie können nicht für mehr als eine Version eines überkreuzten Kurses Punkte sammeln.

- Sie können im Studentenhandbuch Ihres Studiengangs nachsehen, ob es sich um einen Cross-Listed-Kurs handelt.

- Ihr Zeugnis wird davon betroffen sein. Überschneidende Kurse werden bei der Bewertung der Abschlussanforderungen als gleichwertig betrachtet. Wir empfehlen Ihnen jedoch, die von Ihrem Studiengang angebotenen Kurse zu belegen (sofern verfügbar), um sicherzustellen, dass Ihr CU-Zeugnis den erheblichen Umfang der Kursarbeit widerspiegelt, die Sie direkt in Ihrem Heimatfachbereich absolvieren. Alle Kurse, die Sie in einem anderen Studiengang absolvieren, werden auf Ihrem CU-Zeugnis mit dem Kurspräfix des betreffenden Studiengangs aufgeführt (z.B. DTSA vs. CSCA).

- Die Programme können unterschiedliche Mindestanforderungen für die Zulassung und den Abschluss haben. Der MS-DS erfordert zum Beispiel ein C oder besser in allen Kursen für den Abschluss (und ein 3,0 Pathway GPA für die Zulassung), während der MS-CS ein B oder besser in allen Breitenkursen und ein C oder besser in allen Wahlkursen für den Abschluss erfordert (und ein B oder besser in jedem Pathway-Kurs für die Zulassung). Alle Programme verlangen, dass die Studenten für die Zulassung und den Abschluss einen kumulativen GPA von 3,0 erreichen.

Ja. Überkreuzte Kurse werden bei der Bewertung der Abschlussanforderungen als gleichwertig betrachtet. Sie können im Studentenhandbuch Ihres Studiengangs nachsehen, welche Kurse auf der Liste stehen.

Sie können während jeder offenen Einschreibungsperiode ein Upgrade durchführen und die Studiengebühren bezahlen, um eine Anrechnung für << diesen Kurs / diese Kurse in dieser Specialization>> auf Graduate-Ebene der CU Boulder zu erhalten. Da << dieser Kurs / diese Kurse >> sowohl im MS in Computer Science als auch im MS in Data Science Programm aufgelistet sind, müssen Sie vor dem Upgrade festlegen, für welches Programm Sie die Credits erwerben möchten.

MS in Data Science (MS-DS) Credit: Um ein Upgrade auf die anrechenbare Data Science (DTSA)-Version von << diesem Kurs / diesen Kursen >> durchzuführen, verwenden Sie das MS-DS-Anmeldeformular. Siehe Wie es funktioniert.

MS in Computer Science (MS-CS) Credit : Um auf die anrechenbare Computer Science (CSCA) Version von << diesem Kurs / diesen Kursen >> umzusteigen, verwenden Sie das MS-CS Anmeldeformular. Siehe Wie es funktioniert.

Wenn Sie sich nicht sicher sind, welches Programm für Sie am besten geeignet ist, sehen Sie sich die Websites der MS-CS und MS-DS Programme an und kontaktieren Sie datascience@colorado.edu oder mscscoursera-info@colorado.edu, wenn Sie noch Fragen 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.

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.