Data Mining Foundations: Clustering, Association Rules, and Evaluation (bằng tiếng Anh).

Mở khóa các mẫu ẩn trong dữ liệu của bạn là chìa khóa để đưa ra các quyết định kinh doanh và kỹ thuật thông minh hơn. Chương trình này giới thiệu cho bạn các khái niệm cơ bản của học không giám sát, phân tích giỏ hàng thị trường, và đánh giá mô hình nghiêm ngặt. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu dữ liệu thô sang nhóm chúng thành các phân đoạn có ý nghĩa, khám phá các mối quan hệ đồng diễn ra, và tự tin xác nhận sức mạnh dự đoán của mô hình của bạn. Qua các giải thích rõ ràng và các bước thực hành dựa trên văn bản, bạn sẽ học cách chọn các thuật toán đúng cho các mục tiêu dữ kiện cụ thể của bạn Bạn sẽ học được: - Hiểu các nguyên tắc cơ bản của phân tích cụm, phân đoạn và học không giám sát. - Apply clustering algorithms like K-Means and hierarchical clustering to group similar data points. - Phát hiện mối quan hệ ẩn trong dữ liệu giao dịch sử dụng khai thác quy tắc liên kết và lọc hợp tác. - Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các chỉ số hiện đại, bao gồm hệ số siluette, ma trận lẫn lộn và đường cong ROC. - Phân tích các kịch bản kinh doanh khác nhau để chọn kỹ thuật khai thác dữ liệu hiệu quả nhất cho nhiệm vụ. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và thuật ngữ chính trước khi hướng dẫn bạn qua các phương pháp nhóm, quy tắc liên kết, và kỹ thuật đánh giá mô hình cuối cùng. Bạn sẽ đọc qua các khái niệm lý thuyết và các ví dụ dựa trên mã thực tế để củng cố hiểu biết của bạn. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu tham vọng, chuyên gia thông tin kinh doanh, và người mới bắt đầu tìm kiếm để xây dựng một nền tảng vững chắc trong khai thác dữ kiện mà không cần lập trình hoặc toán học tiên tiến trước đó. Bắt đầu khám phá cấu trúc ẩn của dữ liệu và nâng cao kỹ năng phân tích của bạn hôm nay.