In “Data Mining in Python,” you will learn how to extract useful knowledge from large-scale datasets. This course introduces basic concepts and general tasks for data mining. You will explore a wide range of real-world data sets, including grocery store, restaurant reviews, business operations, social media posts, and more.
Data Mining in Python
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Data Mining in Python
Ce cours fait partie de Spécialisation More Applied Data Science with Python
Instructeur : Qiaozhu Mei
Inclus avec 
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niveau Avancées
Expérience recommandée
54 heures pour terminer
3 semaines à 18 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Understand basic concepts, tasks, and procedures of data mining.
Formulate real-world information using basic data representations: itemsets, vectors, matrices, sequences, time series, and networks.
Use data mining algorithms to extract patterns and similarities from real-world datasets.
Calculate the importance of patterns and prepare for downstream machine-learning tasks.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Unstructured Data
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Dimensionality Reduction
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Data Mining
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Data Structures
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Unsupervised Learning
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
juin 2025
Évaluations
20 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Welcome to Module 1—an Introduction to Data Mining! We will begin this module with an introduction to the basic concepts, views, and tasks of data mining. We will focus on how to formulate real world information as different data representations (e.g., itemsets, vectors, sequences, time series, networks, data streams, etc.). Then, we will elaborate on two basic functionalities of data mining: patterns and similarity. We will learn how they can be used to build more complex data mining tasks. Let’s get started!
Inclus
12 vidéos9 lectures4 devoirs1 devoir de programmation1 sujet de discussion1 plugin
Welcome to Module 2—Mining Itemset Data! In this module, we will learn how to represent data as itemsets and the basic data mining operations with itemset data. We will focus on how to extract frequent patterns from a collection of itemsets, how to evaluate the interestingness of itemset patterns, and how to compute Jaccard similarity between two itemsets. Let’s get started!
Inclus
8 vidéos5 lectures5 devoirs3 devoirs de programmation
Welcome to Module 3—Mining Vector and Matrix Data! We are halfway through our course on Data Mining! In this module, we will learn in how to mine data represented as vectors and matrices. We will focus on how to represent data as vectors, different similarity/distance metrics of vector data, what are the patterns in matrix data, and how to apply these concepts to real world scenarios. Let’s get started!
Inclus
11 vidéos3 lectures6 devoirs4 devoirs de programmation
Welcome to Module 4—Mining Sequences, our last course module!! We will conclude our course by learning how to represent data as sequences. We will focus on commonly used sequential patterns (ngrams and skipgrams), distance measures for sequence data (Edit Distance and Shingling), and how they can be applied to real world tasks. Let’s get started!
Inclus
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
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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
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