Professional Certificate in Scientific Data Mining Techniques
-- ViewingNowThe Professional Certificate in Scientific Data Mining Techniques is a comprehensive course designed to equip learners with essential skills in data mining. This certificate course highlights the importance of data mining techniques in making informed, evidence-based decisions in various industries.
7٬993+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
Save 44% with our special offer
حول هذه الدورة
100% عبر الإنترنت
تعلم من أي مكان
شهادة قابلة للمشاركة
أضف إلى ملفك الشخصي على LinkedIn
شهران للإكمال
بمعدل 2-3 ساعات أسبوعياً
ابدأ في أي وقت
لا توجد فترة انتظار
تفاصيل الدورة
• <data-mining-techniques>: Introduction to scientific data mining, including definitions, use cases, and benefits. This unit covers primary concepts and terminology, providing a solid foundation for the rest of the course.<br> • <data-pre-processing>: Examines essential data pre-processing techniques, including data cleaning, normalization, and transformation. This unit prepares learners for subsequent units by focusing on the importance of clean, structured data.<br> • <machine-learning-algorithms>: Covers a range of machine learning algorithms used in scientific data mining, such as decision trees, clustering, and neural networks. This unit delves into the details of each algorithm and their use cases.<br> • <feature-selection>: Discusses the concept of feature selection and its importance in scientific data mining. This unit covers various methods for selecting relevant features, reducing dimensionality, and improving model accuracy.<br> • <data-visualization>: Explores the role of data visualization in scientific data mining, emphasizing effective techniques for presenting and interpreting data. This unit includes practical examples and exercises to help learners create informative and engaging visualizations.<br> • <evaluation-metrics>: Covers evaluation metrics used to assess the performance of data mining models, such as accuracy, precision, recall, and F1 score. This unit teaches learners how to select appropriate metrics, interpret results, and optimize models.<br> • <big-data-technologies>: Examines big data technologies used in scientific data mining, including Hadoop, Spark, and NoSQL databases. This unit covers the architecture, features, and applications of each technology and their role in handling large-scale data mining projects.<br> • <ethical-considerations>: Discusses the ethical considerations around scientific data mining, including data privacy, bias, and transparency. This unit emphasizes the importance of responsible data mining practices and explores potential solutions to ethical
المسار المهني
متطلبات القبول
- فهم أساسي للموضوع
- إتقان اللغة الإنجليزية
- الوصول إلى الكمبيوتر والإنترنت
- مهارات كمبيوتر أساسية
- الالتزام بإكمال الدورة
لا توجد مؤهلات رسمية مطلوبة مسبقاً. تم تصميم الدورة للسهولة.
حالة الدورة
توفر هذه الدورة معرفة ومهارات عملية للتطوير المهني. إنها:
- غير معتمدة من هيئة معترف بها
- غير منظمة من مؤسسة مخولة
- مكملة للمؤهلات الرسمية
ستحصل على شهادة إكمال عند الانتهاء بنجاح من الدورة.
لماذا يختارنا الناس لمهنهم
جاري تحميل المراجعات...
الأسئلة المتكررة
رسوم الدورة
- 3-4 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة مبكراً
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- 2-3 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة العادي
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- الوصول الكامل للدورة
- الشهادة الرقمية
- مواد الدورة
احصل على معلومات الدورة
احصل على شهادة مهنية
