数据挖掘Coursera在线学习数据挖掘课程

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Online Python是一种供雇主使用的工具，使求职者能够提交他们的Python脚本进行评估。这些脚本在单独的Python解释器进程中运行，并且通过PyPy的沙箱功能安全执行。Online Python项目是DTU为02819数据挖掘课程开发的。

数据挖掘其实挺有意思的，它能从海量数据中发现潜在的模式和规律，是在大数据时代，简直是个必备技能。Coursera 上的课程“数据挖掘中的模式发现”就适合入门。它深入了数据清洗、聚类、分类、关联规则等一整套数据挖掘技术，最关键的是，课程大部分内容都用Python编写，挺适合想学数据和机器学习的同学。课程内容包含了数据预、特征选择、模型评估等实践步骤，还有不少代码示例，你快速掌握这些技术。课程包里不仅有课程材料，还有练习用的数据集和作业项目，做完作业后还能对比方案，看看自己哪里做得不够好。，不管你是为了提升技能，还是想为职业发展铺路，这门课程都能让你收获满满。

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时间序列数据挖掘是数据分析中重要的分支之一，专注于从序列数据中提取信息和模式。在这个过程中，相似性度量是核心任务之一。欧几里得距离作为基本的相似性度量方法之一，具有线性时间复杂度，但对异常点敏感，且要求比较的序列长度相等。动态时间规整（DTW）作为另一种有效方法，能够测量不同长度时间序列之间的相似性，通过弯曲操作处理等长时间序列，使其匹配到相似趋势上。文章《在线和动态时间规整，用于时间序列数据挖掘》提出了一种加速DTW计算的方法，通过滑动窗口将长序列分割为短子序列，并提出了有效的DTW算法来测量子序列间的相似性。数值实验表明，该方法比传统DTW方法更快、更有效。文章还结合在线学习，将DTW应用

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数据挖掘是从海量数据中提取知识的过程，结合计算机科学、统计学和机器学习等技术。这门课程将深入探讨数据挖掘的基本概念、方法和技术，包括数据预处理、分类、聚类、关联规则学习和序列模式挖掘。涵盖的工具和算法有决策树、随机森林、支持向量机、K-均值算法、Apriori算法等，以及模型评估和验证的技术。通过视觉化PPT演示，帮助学生更好地理解复杂概念。适合初学者和专业人士，支持SQL语言和数据仓库的实际应用。

如果你对数据挖掘、商业智能（BI）等领域感兴趣，这份课程资料挺适合你。它从基础的商业智能到数据挖掘的核心技术，涵盖了多实用的知识。比如，讲到了如何通过OLAP和数据仓库技术，企业数据，进而辅助决策。而数据挖掘则教你如何从海量数据中提取出有用的信息，发现隐藏的规律。资料中还提到了一些实际的应用场景，比如客户购买行为预测、市场趋势等，不管你是初学者还是有一定基础，都能从中受益。课程中涉及的SQL Server平台和回归也实用，了解了这些，你就能更好地驾驭数据。总体来说，资料内容详细，涵盖面广，如果你对数据和挖掘有兴趣，这份资料会给你一个不错的入门与提升的机会。你可以通过实际案例来更好地理解概念，逐

数据挖掘课程资源汇总 01 数据挖掘绪论[链接1] [链接2] 02 认识数据[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] 03 数据预处理[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] [链接6] [链接7] 04 关联规则挖掘[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] 05 数据聚类[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] [链接6] [链接7] [链接8] [链接9] 06 贝叶斯分类[链接1] [链接2] [链接3] 07 信息推荐算法[链接1] [链接2] [链接3] 08 决策树分类[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链