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立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为24 小时
英语(English)

您将获得的技能

Predictive AnalyticsDecision-Making SoftwareGeodemographic SegmentationValidated Learning
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提供方

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伊利诺伊大学香槟分校

立即开始攻读硕士学位

此 课程 隶属于 伊利诺伊大学香槟分校 提供的 100% 在线 Master of Science in Accountancy (iMSA)。如果您被录取参加全部课程,您的课程将计入您的学位学习进程。

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

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完成时间为 9 小时

Module 0: Get Ready & Module 1: Drowning in Data, Starving for Knowledge

完成时间为 9 小时
13 个视频 (总计 104 分钟), 11 个阅读材料, 4 个测验
13 个视频
Meet Professor Sridhar Seshadri1分钟
Rattle Installation Guidelines for Windows11分钟
R and Rattle Installation Instructions for Mac OS14分钟
Overview of Rattle7分钟
Lecture 1-1: Introduction to Clustering11分钟
Lecture 1-2: Applications of Clustering7分钟
Lecture 1-3: How to Cluster10分钟
Lecture 1-4: Introduction to K Means8分钟
Lecture 1-5: Hierarchical (Agglomerative) Clustering8分钟
Lecture 1-6: Measuring Similarity Between Clusters10分钟
Lecture 1-7: Real World Clustering Example6分钟
Lecture 1-8: Clustering Practice and Summary3分钟
11 个阅读材料
Syllabus30分钟
About the Discussion Forums10分钟
Glossary10分钟
Brand Descriptions10分钟
Update Your Profile10分钟
Module 0 Agenda5分钟
Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30分钟
Frequent Asked Questions10分钟
Module 1 Overview20分钟
Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1 小时 30 分
Module 1 Peer Review Assignment Answer Key10分钟
3 个练习
Orientation Quiz30分钟
Module 1 Practice Problems10分钟
Module 1 Graded Quiz30分钟
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完成时间为 5 小时

Module 2: Decision Trees

完成时间为 5 小时
7 个视频 (总计 65 分钟), 3 个阅读材料, 3 个测验
7 个视频
Lecture 2-2: Model Complexity7分钟
Lecture 2-3: Rule Based Classifiers9分钟
Lecture 2-4: Entropy and Decision Trees14分钟
Lecture 2-5: Classification Tree Example7分钟
Lecture 2-6: Regression Tree Example8分钟
Lecture 2-7: Introduction to Forests and Spam Filter Exercise9分钟
3 个阅读材料
Module 2 Overview20分钟
Module 2 Readings, Data Sets, and Slides30分钟
Module 2 Peer Review Assignment Answer Key10分钟
2 个练习
Module 2 Practice Problems30分钟
Module 2 Graded Quiz30分钟
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完成时间为 5 小时

Module 3: Rules, Rules, and More Rules

完成时间为 5 小时
8 个视频 (总计 65 分钟), 3 个阅读材料, 3 个测验
8 个视频
Lecture 3-2: K-Nearest Neighbor9分钟
Lecture 3-3: K-Nearest Neighbor Classifier3分钟
Lecture 3-4: Selecting the Best K in Rstudio12分钟
Lecture 3-5: Bayes' Rule7分钟
Lecture 3-6: The Naïve Bayes Trick13分钟
Lecture 3-7: Employee Attrition Example5分钟
Lecture 3-8: Employee Attrition Example in Rstudio, Exercise, and Summary9分钟
3 个阅读材料
Module 3 Overview20分钟
Module 3 Readings, Data Sets, and Slides30分钟
Module 3 Peer Review Assignment Answer Key10分钟
2 个练习
Module 3 Practice Problems10分钟
Module 3 Graded Quiz30分钟
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完成时间为 5 小时

Module 4: Model Performance and Recommendation Systems

完成时间为 5 小时
8 个视频 (总计 68 分钟), 3 个阅读材料, 3 个测验
8 个视频
Lecture 4-2: Classification Tree Example11分钟
Lecture 4-3: True and False Negatives8分钟
Lecture 4-4: Clock Example Exercise2分钟
Lecture 4-5: Making Recommendations13分钟
Lecture 4-6: Association Rule Mining6分钟
Lecture 4-7: Collaborative Filtering7分钟
Lecture 4-8: Recommendation Example in Rstudio and Summary12分钟
3 个阅读材料
Module 4 Overview20分钟
Module 4 Readings, Data Sets, and Slides1小时
Module 4 Peer Review Assignment Answer Key10分钟
2 个练习
Module 4 Practice Problems10分钟
Module 4 Graded Quiz30分钟

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