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설명
데이터 마이닝 데이터 마이닝 소개, 데이터 유형, 데이터 전처리, 데이터 탐색 및 시각화, 데이터 마이닝 알고리즘, 모델 평가 지표, 분류 및 예측, 군집화, 특징 선택 및 차원 축소, 머신러닝과 데이터 마이닝, 연관 규칙 마이닝, 텍스트 마이닝, 빅데이터 분석, 데이터 마이닝의 윤리 및 프라이버시, 실제 사례 연구. 강의, 주당 3시간. 제한: 전체 최소 16학점의 BEng 전공자에게 개설. 선수과목: IENG 3P11 . ENGINEERING COOP COURSES
선수 과목
- 선수과목: IENG 3P11 . ENGINEERING COOP COURSES
조건 및 세부사항
- 제한: 전체 최소 16학점의 BEng 전공자에게 개설.
- 선수과목: IENG 3P11 . ENGINEERING COOP COURSES
원문 참조 텍스트
Data Mining Introduction to data mining, type of data, data preprocessing, data exploration and visualization, data mining algorithms, model evaluation metrics, classification and prediction, clustering, feature selection and dimensionality reduction, machine learning and data mining, association rule mining, text mining, big data analytics, ethics and privacy in data mining, and real-world case studies. Lectures, 3 hours per week. Restriction: open to BEng majors with a minimum 16 overall credits. Prerequisite(s): IENG 3P11 . ENGINEERING COOP COURSES
- Prerequisite(s): IENG 3P11 . ENGINEERING COOP COURSES
- Restriction: open to BEng majors with a minimum 16 overall credits.
출처 및 참고문헌
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출처 참조 : https://brocku.ca/webcal/2024/undergrad/engs.html