Realice análisis de texto, descubra patrones y ofrezca visualización de datos. Desarrollar habilidades para resolver desafíos prácticos en el campo de la minería de datos.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
La especialización en minería de datos enseña técnicas de minería de datos para datos estructurados que cumplen con un esquema claro y datos no estructurados que aparecen en forma de texto en lenguaje natural.
La tarea final del proyecto es resolver desafíos reales de minería de datos utilizando un conjunto de datos de reseñas de restaurantes de Yelp.
Los cursos 2-5 de esta especialización constituyen la parte académica de los cursos del programa de Maestría en Informática en Ciencia de Datos. Puedes postularte para el programa de grado antes o después del inicio de la pasantía.
Duración: 15 horas
Calificación: 4.5 (1,370 calificaciones)
Este curso le enseñará cómo crear visualizaciones de datos más efectivas. Aprenderá nuevas formas de presentar datos utilizando principios básicos de diseño y comprensión de los humanos.
Duración: 30 horas
Calificación: 4.5 (949 calificaciones)
Este curso cubrirá las tecnologías de motores de búsqueda, que desempeñan un papel importante en todas las aplicaciones de minería de datos que involucran datos textuales.
Duración: 33 horas
Calificación: 4.5 (726 calificaciones)
Este curso cubrirá las técnicas importantes para extraer y analizar datos de texto para descubrir patrones interesantes y respaldar la toma de decisiones.
Duración: 17 horas
Calificación: 4.3 (318 calificaciones)
Conocer los conceptos generales de minería de datos con metodologías y aplicaciones básicas.
Duración: 16 horas
Calificación: 4.5 (406 calificaciones)
Descubra los conceptos básicos del análisis de conglomerados y aprenda sobre métodos y algoritmos típicos.
duración: 10 horas
Clasificación: 4,5 (45 valoraciones)
Este curso le permitirá aplicar los algoritmos y técnicas de minería de datos que aprendió en los cursos anteriores.
Al trabajar en estas tareas, obtendrá experiencia en un flujo de trabajo típico de minería de datos que incluye procesamiento de datos, exploración de datos, análisis de datos y presentación de resultados.
