分析文本、发现模板并提供数据可视化。培养解决数据挖掘领域实际挑战的技能。
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
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“数据挖掘”专业教授满足清晰架构的结构化数据的数据挖掘技术，以及以自然语言文本形式显示的非结构化数据。
最终项目的任务是使用来自 Yelp 的一组餐厅评论数据解决数据挖掘中的实际挑战。
该专业的课程 2-5 构成了科学计算机科学硕士课程的学术部分。您可以在实习开始之前或之后申请学位课程。
持续时间： 15 小时
评分： 4.5 （1,370 ratings）
本课程将教您如何创建更有效的数据可视化。您将学习使用塑造和理解人类的基本原则来呈现数据的新方法。
持续时间： 30 小时
评分： 4.5 （949 评分）
本课程将包括搜索引擎技术，这些技术在有关文本数据的所有数据挖掘应用程序中都发挥着重要作用。
持续时间： 33 小时
评分： 4.5 （726 ratings）
本课程将介绍挖掘和分析文本数据以发现有趣模式并支持决策的重要技术。
持续时间： 17 小时
评分： 4.3 （318 ratings）
通过基本方法和应用程序了解数据挖掘的一般概念。
持续时间： 16 小时
评分： 4.5 （406 条评价）
了解聚类分析的基本概念，并了解典型的方法和算法。
行程时间： 10 小时
评分： 4.5 （45 评分）
本课程将允许您应用您在之前课程中学到的数据挖掘算法和技术。
通过执行这些任务，您将获得涉及数据处理、数据探索、数据分析和结果表示的典型数据挖掘流程的经验。
