Course Summary
This course provides an introduction to data mining, including its applications, techniques, and tools. Students will learn how to analyze large data sets, identify patterns, and make predictions based on the data.Key Learning Points
- Learn the basics of data mining and its applications
- Gain knowledge of different data mining techniques and tools
- Learn how to analyze large data sets, identify patterns, and make predictions based on the data
Job Positions & Salaries of people who have taken this course might have
- USA: $62,453
- India: ₹5,00,000
- Spain: €30,000
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- USA: $76,216
- India: ₹7,00,000
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- USA: $62,453
- India: ₹5,00,000
- Spain: €30,000
- USA: $76,216
- India: ₹7,00,000
- Spain: €36,000
- USA: $113,309
- India: ₹12,00,000
- Spain: €48,000
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Understand the basics of data mining and its applications
- Gain knowledge of different data mining techniques and tools
- Learn how to analyze large data sets, identify patterns, and make predictions based on the data
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic understanding of statistics and probability
- Familiarity with programming languages like Python, R or SAS
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online Self-Paced
- Video Lectures
- Assignments
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- Data Science Methodology
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Notable People in This Field
- Gregory Piatetsky-Shapiro
- Pedro Domingos
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Description
En este curso, aprenderás de manera gradual y práctica los conceptos básicos de Minería de Datos, junto a los algoritmos más utilizados hoy en día. Al finalizar el curso, serás capaz de entender la importancia de manejar la información y de explorar por ti mismo distintas bases de datos reales. Este curso es el primer paso para convertirte en un/a profesional con habilidades básicas de un científico de datos o Data Scientist, de manera tal que puedas abrirle la puerta al futuro.
Outline
- Reglas de Asociación
- Motivación
- Aplicaciones en la Vida Real
- Reglas de Asociación
- Soporte, Confianza y Lift
- Algoritmo A-Priori: Parte I
- Algoritmo A-Priori: Parte II
- Algoritmo A-Priori: Parte III
- Ejemplo Algoritmo A-Priori
- ¿Qué es? ¿Para qué sirve?
- Implementación A-Priori
- Evaluación Semana 1
- Algoritmos de Clasificación I
- ¿Qué es la clasificación?
- Representación de Objetos
- Vecinos Cercanos K-NN
- Variante Vecinos Cercanos I
- Variante Vecinos Cercanos II
- Ejemplo Vecinos Cercanos
- Evaluación Semana 2
- Algoritmos de Clasificación II
- Árbol de decisión
- Entropía
- Ganancia de Información
- Árbol de decisión y Overfitting
- Variables Continuas en Árbol de decisión
- Ejemplo Árbol de Decisión
- Evaluación Semana 3
- Métricas de Evaluación de Clasificación
- Motivación
- Evaluación de Clasificadores I
- Evaluación de Clasificadores II
- Implementación Vecinos Cercanos
- Implementación Árbol de decisión I
- Implementación Árbol de decisión II
- Evaluación Semana 4
- Algoritmos de Clustering
- ¿Qué es clustering?
- Algoritmo K-Means I
- Algoritmo K-Means II
- Ejemplo Algoritmo K-Means
- Algoritmos Jerárquicos
- Algoritmo DBScan
- Evaluación Semana 5
Summary of User Reviews
Discover the basics of data mining with this course on Coursera. Students rave about the clear and concise explanations of complex concepts. With hands-on exercises and real-world examples, this course is a great introduction to the world of data mining.Key Aspect Users Liked About This Course
Clear and concise explanations of complex conceptsPros from User Reviews
- Hands-on exercises
- Real-world examples
- Great introduction to data mining
- Easy to understand
- Good for beginners
Cons from User Reviews
- Too basic for experienced data miners
- Could be more challenging
- Video lectures can be slow
- More exercises would be helpful
- Not enough focus on advanced techniques
Karim Pichara Baksai
4.6 Raiting
Triunfa en el manejo de tus finanzas
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