데이터 마이닝 코스에 대해 알아야 할 모든 것

데이터 마이닝 과정: 단어에서 알 수 있듯이, 물리적으로 파헤치는 것이 아니라 엄청난 양의 정보와 데이터 세트에서 귀중한 데이터를 찾아 수집하는 데이터 마이닝입니다. 이 정보는 조직이 문제를 해결하고, 위험을 완화하고, 새로운 기회를 찾는 데 도움이 됩니다. 데이터 마이닝은 모든 조직에 필수적인데, 이를 통해 고객의 쇼핑 습관을 파악하고 직원 만족도를 측정하는 등 마케팅, 고객 서비스, 인사 등 다양한 운영 측면에서 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되기 때문입니다.

따라서 빅테크 데이터 회사의 수가 증가함에 따라, 회사가 앞서 나가는 데 도움이 되는 데이터 전문가가 필요합니다. 데이터 마이닝 과정을 수강하면 됩니다.

데이터 마이닝을 직업으로 추구하려면 먼저 데이터 마이닝을 배워야 합니다. 일부 대학에서는 매일 수업을 방문하여 데이터 마이닝 과정을 수강할 수 있습니다. 집에서 편리하게 데이터 마이닝 온라인 과정을 수강할 수도 있습니다.

데이터 마이닝 과정

시작하는 데 도움이 되도록 훌륭한 데이터 마이닝 과정을 링크와 함께 나열했습니다. 원하는 과정을 선택하여 데이터 마이닝 경력을 시작할 수 있습니다.

• 데이터 마이닝 및 지식 발견 

인기 있는 데이터 중 하나입니다. HKUSTx에서 채굴 과정을 제공합니다. [홍콩과학기술대학]

이 과정에서는 다양한 기술을 배울 수 있습니다.

• 데이터 내의 클러스터를 찾기 위해 클러스터링 기술을 적용합니다.
• 분류 및 예측을 위해 분류 기술을 사용합니다.
• 데이터 분석을 위한 데이터웨어하우스 기술을 학습합니다.
• 빈번한 패턴 마이닝을 사용하여 데이터의 패턴을 발견합니다.

또한, 이것은 '무료' 과정이므로 비용을 지불할 필요가 없습니다. 또한, 이것은 직장 및 기타 학업과 함께 할 수 있는 자기 주도 학습 과정입니다.

• 빅데이터 기본

이 과정은 빅데이터가 조직에 어떻게 엄청난 변화를 일으키는지에 대한 것입니다. 데이터 마이닝 및 스트림 처리와 같은 기본 기술을 배우게 됩니다. 또한 MapReduce의 도움으로 페이지 순위 알고리즘을 설계하고 구현하는 방법도 배우게 됩니다. 맵리듀스 교란된 형태로 데이터를 병렬로 처리하는 데이터 처리 도구입니다.

이 과정은 애들레이드에서 제공하며 컴퓨터 과학의 중급 과정입니다. 이 데이터 마이닝 과정을 마치면 다음을 이해할 수 있게 됩니다.

• MapReduce를 적용하는 방법
•  빅데이터에서의 이벤트 발생률
• 페이지 순위 알고리즘 설계
• 랜덤 워크 알고리즘

또한, 이것은 '무료' 과정이므로 비용을 지불할 필요가 없습니다. 또한, 이것은 자기 주도적 데이터 마이닝 과정 중 하나입니다. 따라서 직장과 다른 학업과 함께 수강할 수 있습니다.

• 빅데이터와 교육

이것은 우리의 목록에서 데이터 마이닝 과정 대규모 교육 데이터를 사용하여 학습에 대한 발견을 위한 교육 방법과 전략을 목표로 합니다. Penn에서 제공하는 이 과정은 교육에서 방법을 사용하는 방법에 초점을 맞춥니다. 데이터 마이닝. 신청 방법부터 신청 시기까지 모든 것을 배우게 됩니다. 다음을 사용하여 방법을 적용하는 방법을 배우게 됩니다.

•  Scikit-learn Python의 내장 머신 러닝 라이브러리
•  래피드마이너

다시 말하지만, 이것은 무료 과정이므로 비용을 지불할 필요가 없습니다. 이 최고의 데이터 마이닝 과정 중 하나를 완료한 증명서를 원하신다면, 이것은 자기 주도 학습 과정입니다. 직장과 다른 학업과 함께 수강할 수도 있습니다.

• 스마트 시티를 위한 데이터 과학

이 데이터 마이닝 과정은 중급 수준의 과정입니다. PerdueX에서 제공.

이 과정에서는 도시 네트워크에 존재하는 대규모 데이터를 분석, 추론하고 예측하는 다양한 과학 기술을 가르쳐줍니다.

데이터 마이닝 과정은 파이썬을 사용하여 스마트 시티 문제에 대한 방법과 응용에 중점을 둡니다. 대피 모델링, 스마트하고 효율적인 빌딩, 도시 회복력과 같은 문제가 논의됩니다.

다음을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. 

• 스마트 대도시에서 생성되는 다양한 유형의 데이터를 분류합니다. 
•  다채로운 데이터 마이닝 방식의 기본을 적용합니다.  
• 다채로운 스마트 메가시티 운영에 적용 가능한 데이터 마이닝 도구를 차트로 표현해 보세요. 
• Python을 사용하여 데이터 마이닝 알고리즘을 적용하고 분석합니다.

또한, 이것은 16주 동안 강사가 진행하는 '무료' 과정으로, 주당 6~9시간 동안 공부해야 합니다.

• 컴퓨터 과학 및 프로그래밍 소개

이것은 초보자를 위한 코스입니다. 도쿄 테크.

이 데이터 마이닝 과정은 컴퓨터 과학의 본질을 얻는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 이를 통해 컴퓨터 과학의 기본 및 입문 수준 지식에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 고급 개념에 들어가기 전에 배열, 문자 및 문자열과 같은 기본 개념을 가르칩니다. 이 과정을 마치면 영어 텍스트를 복호화하고 암호화하는 프로그램을 작성할 수 있게 됩니다.

결론

핵심 데이터를 수집, 분석, 제시하는 데 관심이 있다면 이 직업을 확실히 선택할 수 있습니다. 초보자라면 데이터 마이닝 온라인 과정을 수강할 수 있습니다. 그렇지 않으면 고급 데이터 마이닝 과정 데이터 마이닝에 대한 지식이 이미 있다면 좋습니다. 위에 언급된 과정 외에도 Findwyse에서 더 많은 과정을 탐색할 수 있습니다. 

FAQ