К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Practical Engineering Data Mining: Techniques and Uses · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Practical Engineering Data Mining: Techniques and Uses

Курс от Northeastern University
Средний≈ 11.1 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

This course delves into both the theoretical aspects and practical applications of data mining within the field of engineering. It provides a comprehensive review of the essential fundamentals and central concepts underpinning data mining. Additionally, it introduces pivotal data mining methodologies and offers a guide to executing these techniques through various algorithms. Students will be introduced to a range of data mining techniques, such as data preprocessing, the extraction of association rules, classification, prediction, clustering, and the exploration of complex data, and will implement a capstone project exploring the same. Additionally, we will use case studies to explore the application of data mining across diverse sectors, including but not limited to manufacturing, healthcare, medicine, business, and various service industries.

Навыки, которые вы освоите

Data MiningModel EvaluationData PreprocessingDimensionality ReductionPredictive AnalyticsData CleansingExploratory Data AnalysisData-Driven Decision-MakingClassification AlgorithmsForecastingData TransformationUnsupervised LearningData AnalysisData Visualization Software

Программа курса

4 модулей · 67 учебных материалов

01Intro to Data Mining in Engineering17 материалов

Getting Started

Welcome to Data MiningЧтениеMeet Your Faculty: Kiran TrivediВидеоCourse IntroductionВидеоSyllabus - Practical Engineering Data Mining: Techniques and UsesЧтение

Учитесь у экспертов

Kirankumar Trivedi

Associate Teaching Professor

Practical Engineering Data Mining: Techniques and Uses
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 11.1 ч

4 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Узбекский, Итальянский, Бразильский португальский, Корейский, Немецкий, Испанский, Японский, Казахский, Венгерский

Часть программы вашего университета
Meet Your Fellow LearnersОбсуждение
Academic IntegrityЧтение

Lesson 1: Intro to Data Mining

Intro to Data Mining-DataЧтениеIntro to Data Mining-DataВидео Intro to Data Mining-MiningЧтение Intro to Data Mining-MiningВидеоCheck Your Knowledge: Data MiningЗадание

Lesson 2: Data Mining Techniques

Data Mining Life CycleЧтениеData Mining Techniques ЧтениеData Mining Techniques ВидеоTypes of Machine LearningЧтениеCheck Your Knowledge: CRISP-DM TransformationЗаданиеIntro to Data MiningОбсуждение
02Exploratory Data Analysis and Visualization18 материалов

Lesson 1: Introduction to Exploratory Data Analysis (EDA)

Exploratory Data Analysis (EDA)ЧтениеExploratory Data Analysis (EDA)Видео

Lesson 2: Data Cleaning and Preprocessing

Data Cleaning and PreprocessingЧтениеData Cleaning and PreprocessingВидеоData Cleaning and Preprocessing MethodsЧтение

Lesson 3: Data Visualization Techniques: Charts and Plots

Data Visualization Techniques: Charts and PlotsЧтениеBar and Pie ChartsЧтениеLine Graphs and Scatter PlotsЧтениеPearson Correlation, Pair Plots, and Radar ChartsЧтениеParallel Coordinates Plot and Sankey PlotЧтениеHistograms, Box Plots and Violin ChartЧтениеArea Plots and Bubble ChartsЧтение Heat, Tree, and Choropleth MapsЧтениеWord Clouds and Network GraphsЧтениеCheck Your Knowledge: Data Visualization TechniquesЗадание

Lesson 4: Data Transformation

Data Transformation ЧтениеData Transformation ВидеоExploratory Data AnalysisОбсуждение
03Dimensionality Reduction15 материалов

Lesson 1: Dimensionality Reduction

Dimensionality Reduction ЧтениеWhy Dimensionality Reduction?ЧтениеCheck Your Knowledge: Dimensionality ReductionЗадание

Lesson 2: Feature Selection and Extraction

Feature Selection and ExtractionЧтениеFeature Selection–Linear Methods PCAЧтениеFeature Selection–Linear Methods PCAВидео

Lesson 3: PCA

Principal Component Analysis (PCA)ЧтениеPCAВидеоCovariance MatrixЧтениеCorrelation MatrixЧтениеPCA ExampleЧтение

Lesson 4: t-SNE

t-SNEЧтениеt-SNE: What is it?Видеоt-SNE: How it WorksВидеоDimensionality ReductionОбсуждение
04Performance Evaluation Matrices17 материалов

Intro to Performance Evaluations Metric

Performance Evaluations MetricЧтениеPerformance Evaluations MetricВидео

Lesson 2: Bias Variance Trade-Off

Bias Variance Trade-Off ЧтениеBias Variance Trade-Off Видео

Lesson 3: Regression Metrics

Regression MetricsЧтениеRegression MetricsВидео

Lesson 4: Classification Metrics

Classification ExampleЧтениеClassification MetricsЧтениеClassification Metrics- Accuracy, Precision, RecallВидеоClassification Metrics- F1 Score, ROC-AUCВидеоAUCЧтениеClassification ReviewЧтениеCheck Your Knowledge: Regression & Classification Metrics
Задание
Lift and Gains ChartЧтение
Practical Application of Lift and Gains ChartЧтение
Congratulations!Чтение
Performance Evaluation MatricesОбсуждение