Découvrez les concepts de base de l'analyse en grappes, puis étudiez un ensemble de méthodologies, d'algorithmes et d'applications typiques de l'analyse en grappes. Cela inclut les méthodes de partitionnement telles que k-means, les méthodes hiérarchiques telles que BIRCH, et les méthodes basées sur la densité telles que DBSCAN/OPTICS. En outre, vous apprendrez des méthodes de validation et d'évaluation de la qualité du regroupement. Enfin, vous verrez des exemples d'analyse de grappes dans des applications.
L'analyse de grappes dans l'exploration de données
Économisez sur les compétences qui vous font briller avec 40 % de réduction sur 3 mois de Coursera Plus. Économisez maintenant
L'analyse de grappes dans l'exploration de données
Ce cours fait partie de Spécialisation "Exploration de données"
Instructeur : Jiawei Han
44 178 déjà inscrits
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
410 avis
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
88%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Exploration de données
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Vérification et validation
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Détection des anomalies
- Catégorie : Analyse spatiale
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Taxonomie
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
91% of learners achieved a positive career outcome
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
Ce cours fait partie de la Spécialisation "Exploration de données"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 6 modules dans ce cours
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
(27 évaluations)Offert par
En savoir plus sur Analyse des données
University of California, Irvine
University of Colorado Boulder
University of London
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
- 5 stars
65,85 %
- 4 stars
23,90 %
- 3 stars
5,60 %
- 2 stars
2,19 %
- 1 star
2,43 %
Affichage de 3 sur 410
RG
Révisé le 24 janv. 2021
The material is too general, does not provide examples. So it's difficult when doing the exam.
MU
Révisé le 26 août 2023
A tough course regarding programming assignment and few quiz.
UG
Révisé le 27 avr. 2019
Its Good but explanations can done much better, rest all good in terms of study material, quiz ,and programming assignment.
Foire Aux Questions
Plus de questions
Aide financière disponible,