课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-patterns
课程概述
在当今数据驱动的世界中，数据挖掘已成为重要的技能之一。秋季学期，我有幸参加了 Coursera 上的《数据挖掘中的模式发现》课程。本课程将帮助学员理解数据挖掘的一般概念，以及基本的方法和应用程序，更具体地介绍了一种子领域——模式发现。通过此课程，我深入学习到了模式发现的概念、方法和实际应用。
课程内容
课程结构明确，共计四个模块：
- 课程导向：了解课程内容、老师及学习环境。让每位学员轻松适应学习节奏。
- 模块一：探索模式发现的基本概念，包括频繁模式、闭合模式以及关联规则。学习几种主流的频繁模式挖掘算法，包括 Apriori 算法。
- 模块二：学习模式评价 的方法，从经典的支持-置信度框架，再到零不变性概念的引入，这使我对模式评价有了更深入的理解。
- 模块三：专注于序列模式挖掘、时态模式的研究，介绍几种高效的关键模式挖掘方法，如 GSP、SPADE、PrefixSpan。
- 模块四：进行文本数据的高质量短语挖掘，使用先进的 ToPMine 和 SegPhrase 方法，除此之外，还探讨了软件缺陷挖掘及保护隐私的模式发现研究方向。
推荐理由
委婉与直接两个方向的深入研究，适合希望加强数据分析能力的学生与职场人士。课程采用行业前沿的方法论和应用案例，使学生不仅了解技术，还能提高在实际情境中的应用能力。无论是从理论深度还是实学习过程的规划，这课程都给予了我诸多帮助和启发。
结语
如果你对数据分析、数据挖掘或数据科学感兴趣，强烈推荐加入这门课程。通过实践得来的石沉大海式的学习效果，必会令你难忘。无论是应对松散的数据，还是提升分析水平，该课程均具备较高的专业性。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-patterns