データマイニングの手法コースレビュー
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-mining-methods コースの概要 データマイニングは、ますます重要となるデータ科学の分野であり、このコース「データマイニングの手法」では、頻出パターン分析、分類、クラスタリング、外れ値分析、複雑なデータのマイニング、といった基本技術を広範に扱います。CUボルダー大学のデータサイエンスまたはコンピュータサイエンスの修士課程において、学位取得のために受講することも可能です。 シラバスのハイライト 頻出パターン分析：AprioriアルゴリズムやFP-growthアルゴリズムを使用した頻出アイテムセットのマイニングが中心です。 分類：監視学習と分類手法、特に決定木、ベイジアン分類、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなど、多様な手法が学べます。 クラスタリング：非監視学習とクラスタリングテクニックについて学び、さまざまなクラスタリング手法を探求します。 外れ値分析：外れ値のタイプを理解し、特定の分析手法に焦点を当てます。 おすすめポイント このコースは、8週間の短期セッションでスケジュールが柔軟ですので、忙しい方でも取り組みやすいです。また、実践的な内容が含まれており、データサイエンスの分野でのキャリア形成に役立つ知識とスキルが得られます。 まとめ データマイニングの手法を学ぶことで、データから価値を引き出す力を身に付けられます。将来的にデータサイエンスの分野で仕事をしたい方や、関連する分野でスキルをアップデートしたい方には、特におすすめのコースです。データをどのように分析し、ビジネスに活かすかを学べますので、ぜひ受講を検討してみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-mining-methods