Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-mining-methods
최근 데이터 과학 분야의 발전으로 데이터 마이닝 기술이 점점 더 중요해지고 있습니다. Coursera에서 제공하는 ‘데이터 마이닝 방법’ 과정을 통해 데이터 마이닝의 핵심 기술을 배우고, 실제적인 데이터 분석 능력을 키울 수 있습니다. 이 코스는 인기 패턴 분석, 분류, 클러스터링, 이상치 분석 등 다양한 주제를 다루며, 복잡한 데이터 마이닝과 연구 최전선에 대한 통찰력을 제공합니다.
이 과정은 코스별 학생들이 CU Boulder의 데이터 과학 석사 또는 컴퓨터 과학 석사 학위를 취득하는 데 필요한 학점으로 인정받을 수 있습니다. 각 강좌는 짧고 집중적인 8주 과정으로 구성되어 있으며, 지불 방식도 유연하여 학습의 부담을 덜어줍니다.
과정 주제 요약:
1. **빈번한 패턴 분석**: Apriori 알고리즘과 FP-growth 알고리즘을 포함한 빈번한 항목 집합 마이닝과 상관 관계 분석에 대해 배웁니다.
2. **분류**: 감독 학습, 분류 방법(결정 트리, 베이지안 분류, 서포트 벡터 머신 등)을 배우고, 모델 평가 방법도 다룹니다.
3. **클러스터링**: 비감독 학습과 다양한 클러스터링 기법에 대해 알아봅니다.
4. **이상치 분석**: 글로벌, 컨텍스트 및 집합적 이상치의 유형과 이를 식별하는 방법을 배웁니다.
이 과정은 데이터 과학에 대한 깊은 이해와 실제 프로젝트 적용 사례를 통해 여러분의 분석 능력을 한 단계 끌어올리는 데 도움이 될 것입니다. 데이타 마이닝에 관심이 있거나 관련 분야로 경력을 발전시키고 싶은 분들에게 강력히 추천합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-mining-methods