UIUC MOOC CADM W1

ClusterAnalysisDataMiningRevisando el catálogo de Coursera me topé con el MOOC Cluster Analysis in Data Mining impartido por Jiawei Han y patrocinado por la University of Illinois at Urbana-Champaign, y me pareció irresistible no inscribirme en él. Después de llevar tres… cuatro de estos cursos de forma simultánea dos ya no parecen un problema.

La primera semana (la pasada para cuando este post sea publicado) abarcó los temas siguientes:

  • Introducción
    • ¿Qué es el análisis de agrupamiento (cluster analysis)?
    • Aplicaciones del cluster analysis.
    • Metodologías y tipos de datos.
  • Medidas de similaridad para el análisis de agrupamiento
    • Conceptos.
    • La distancia de Minkowski.
    • Mediciones de proximidad para variables binarias simétricas y asimétricas.
    • Distancia entre atributos categóricos, ordinales y mixtos.
    • Medidas de proximidad entre dos vectores
    • La similaridad de cosenos.
    • Coeficiente de varianza y correlación.
  • Métodos de agrupamiento basados en particionamiento
    • Conceptos básicos de algoritmos de particionamiento.
    • El método K-Means.
    • El método K-Medoids.
    • El método K-Medians.
    • El método K-Modes.
    • Agrupamiento Kernel K-Means.

Este curso, de forma similar a los del “Data Science Specialization“, forman parte de un “Signature Track“, que es cuando uno paga y obtiene un certificado. Mi intención no era inscribirme en esto (por el momento no hay dinero para ello) pero por andar explorando el tema parece que activé el periodo de prueba. Bajo esta opción, cada que envío un cuestionario (quizz) debo escribir una frase y una foto es tomada por la web cam integrada en mi equipo a manera de certificación de la identidad del remitente. Lo más seguro es que al final opte por salirme de esta opción.

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