Çevrimiçi kurs – Google veri madenciliğinin temelleri ve uygulamaları konusunda sertifikalı profesyonel uzmanlık, Colorado Boulder Üniversitesi

Kariyerinize veri bilimi alanında başlayın. Alandaki temel ilkeleri, teknikleri ve pratik becerileri öğrenin.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

Orta seviye

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Veri anlama ve veri işleme
  • Veri ambarı yönetimi
  • Veri modelleme
  • Verilerin yorumlanması ve değerlendirilmesi
  • Sık desen analizi
  • veri sınıflandırması
  • Kümeleme ve aykırı değer tespiti
  • Veri madenciliği projelerinin planlanması ve yürütülmesi
  • Gerçek veri madenciliği projelerinde uygulamalı deneyim

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Veri analisti
  • veri bilimcisi
  • Veri Mühendisi
  • Veri madenciliği uzmanı
  • Veri alanında proje yöneticisi
  • Veri analizi için algoritmalar geliştirir
  • Veri bilimi alanında danışman
  • Veri araştırmacısı
  • Veri analizi alanında programcı
  • Veri ambarı yöneticisi

Veri madenciliği uzmanlığı

Veri madenciliği konusunda uzmanlaşmak, büyük veri kümelerindeki kalıpları keşfetmeye yönelik temel kavramları ve temel teknikleri öğrenmek isteyen veri bilimi profesyonelleri ve alandaki uzmanlar için tasarlanmıştır.

Uzmanlık kursları

  • Veri madenciliği hattı: veri anlama, veri işleme, veri ambarı, veri modelleme ve yorumlama/değerlendirmedeki temel adımları sunar.
  • Veri Madenciliği Yöntemleri: Sık görülen model analizi, sınıflandırma, kümeleme ve aykırı değerlerin tespiti için temel teknikleri kapsar.
  • Veri Madenciliği Projesi: Gerçek dünyada bir veri madenciliği projesinin planlanması ve yürütülmesi konusunda rehberlik ve pratik deneyim sağlar.

Veri bilimi alanında yüksek lisans derecesi

Veri Madenciliği, Coursera platformunda sunulan CU Boulder Veri Bilimi Yüksek Lisans Programının (MS-DS) bir parçası olarak akademik kredi olarak alınabilir. MS-DS derecesi, uygulamalı matematik, bilgisayar bilimi, bilgi bilimi ve daha birçok bölümden öğretim elemanlarını bir araya getiren disiplinlerarası bir derecedir.

Performansa dayalı kabul ve başvuru süreci gerektirmeyen MS-DS, bilgisayar bilimleri, bilgi bilimi, matematik ve istatistik alanlarında geniş bir lisans eğitimi ve/veya mesleki deneyime sahip kişiler için idealdir.

MS-DS programı hakkında daha fazla ayrıntı için www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder adresine gidin.

Logo resmi

Staj logosu görseli Diego Gonzaga’nın izniyle, Unsplash’ta mevcuttur.

Pratik bir öğrenme projesi

Veri madenciliği ardışık düzenleri ve yöntemlerinin belirli yönlerini kapsayan programlama görevleri vardır. Ayrıca Veri Madenciliği Projesi kursu, gerçek bir veri madenciliği projesinin formüle edilmesi, planlanması, yürütülmesi ve raporlanması konusunda adım adım rehberlik ve uygulamalı deneyim sağlar.

Details of the courses that make up the specialization

Veri arama yolu

Kurs 1

  • Süre: 21 saat
  • Değerlendirme: 3,6 (63 değerlendirme)

Kurs detayları

ne öğreneceksin

  • Veri arama yolunun temel bileşenlerini tanımlayın ve bunların birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu açıklayın.
  • Veri arama yolunun her bir bileşeninin sunduğu spesifik zorlukları tanımlayın.
  • Veri arama yolunun her bir unsurundaki zorluklarla başa çıkmak için teknikler uygulayın.

kazanacağınız beceriler

  • Veri ön işleme
  • veri depolama
  • Verileri anlama
  • Veri arama yolu

Kurs 2

  • Süre: 24 saat
  • Derecelendirme: 3,8 (24 derecelendirme)

Kurs detayları

ne öğreneceksin

  • Veri arama yolundaki bir veri modelinin temel işlevlerini tanımlayın.
  • Bir veri modelinin temel işlevlerini gerçekleştirmek için kullanılabilecek teknikleri uygulayın ve bunların nasıl çalıştığını açıklayın.
  • Veri modelleme tekniklerini değerlendirin, belirli bir görev için hangisinin en uygun olduğunu belirleyin ve potansiyel iyileştirmeleri belirleyin.

kazanacağınız beceriler

  • İstisna analizi
  • sınıflandırma
  • Modellerin değerlendirilmesi
  • Yinelenen kalıpları analiz etme
  • Kümeler

Kurs 3

  • Süre: 19 saat

Kurs detayları

ne öğreneceksin

  • Temel bileşenleri belirleyin ve pratik bir veri madenciliği projesi yayınlayın.
  • Tüm veri arama yolu boyunca gerçek çözümler tasarlayın ve geliştirin.
  • Veri arama projesinin temel bulgularını özetleyin ve sunun.
  • Genel proje sürecini analiz edin ve olası iyileştirmeleri belirleyin.

kazanacağınız beceriler

  • Veri arama projelerinin planlanması ve geliştirilmesi
  • Veri arama projesi süreç analizi ve iyileştirmeler
  • Veri arama projesinin özeti ve sunumu
  • Veri arama projesi taslağı hazırlama