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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18 小时

建议:4-6 hours/week...

英语(English)

字幕:英语(English)

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学习Course的学生是

  • Chief Financial Officers (CFOs)
  • Marketing Analysts
  • Risk Managers
  • Accountants
  • Business Analysts

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间为 8 小时

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

13 个视频 (总计 98 分钟), 10 个阅读材料, 4 个测验
13 个视频
Meet Professor Sridhar Seshadri1分钟
Rattle Installation Guidelines for Windows6分钟
Rattle Installation Guideline for MacOS11分钟
Rattle Interface for Windows9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
10 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 Agenda10分钟
Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30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 Quiz10分钟
Module 1 Practice Problems10分钟
Module 1 Graded Quiz30分钟
2
完成时间为 5 小时

Module 2: Decision Trees

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 Problems
Module 2 Graded Quiz30分钟
3
完成时间为 5 小时

Module 3: Rules, Rules, and More Rules

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
4
完成时间为 4 小时

Module 4: Model Performance and Recommendation Systems

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
4.2
10 个审阅Chevron Right

来自Predictive Analytics and Data Mining的热门评论

创建者 SKAug 4th 2019

Prof. Seshadri was amazing. Learned how to model and analyze data for various use cases. Excellent course for people looking for a good understanding of data modeling and data mining.

创建者 VCAug 7th 2019

Professor Seshadri is a master of the Data Analytics art! Great teacher. Learned a lot and loved the course.

讲师

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Sridhar Seshadri

Professor of Business Administration
Business Administration

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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。

关于 伊利诺伊大学香槟分校

The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs. ...

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