課程信息

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可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為24 小時
英語(English)

您將獲得的技能

Predictive AnalyticsDecision-Making SoftwareGeodemographic SegmentationValidated Learning
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提供方

Placeholder

伊利诺伊大学香槟分校

立即開始攻讀碩士學位

此 課程 隸屬於 伊利诺伊大学香槟分校 提供的 100% 在線 Master of Science in Accountancy (iMSA)。 如果您被錄取參加全部課程,您的課程將計入您的學位學習進程。

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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完成時間為 9 小時

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

完成時間為 9 小時
13 個視頻 (總計 104 分鐘), 11 個閱讀材料, 4 個測驗
13 個視頻
Meet Professor Sridhar Seshadri1分鐘
Rattle Installation Guidelines for Windows11分鐘
R and Rattle Installation Instructions for Mac OS14分鐘
Overview of Rattle7分鐘
Lecture 1-1: Introduction to Clustering11分鐘
Lecture 1-2: Applications of Clustering7分鐘
Lecture 1-3: How to Cluster10分鐘
Lecture 1-4: Introduction to K Means8分鐘
Lecture 1-5: Hierarchical (Agglomerative) Clustering8分鐘
Lecture 1-6: Measuring Similarity Between Clusters10分鐘
Lecture 1-7: Real World Clustering Example6分鐘
Lecture 1-8: Clustering Practice and Summary3分鐘
11 個閱讀材料
Syllabus30分鐘
About the Discussion Forums10分鐘
Glossary10分鐘
Brand Descriptions10分鐘
Update Your Profile10分鐘
Module 0 Agenda5分鐘
Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30分鐘
Frequent Asked Questions10分鐘
Module 1 Overview20分鐘
Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1 小時 30 分
Module 1 Peer Review Assignment Answer Key10分鐘
3 個練習
Orientation Quiz30分鐘
Module 1 Practice Problems10分鐘
Module 1 Graded Quiz30分鐘
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完成時間為 5 小時

Module 2: Decision Trees

完成時間為 5 小時
7 個視頻 (總計 65 分鐘), 3 個閱讀材料, 3 個測驗
7 個視頻
Lecture 2-2: Model Complexity7分鐘
Lecture 2-3: Rule Based Classifiers9分鐘
Lecture 2-4: Entropy and Decision Trees14分鐘
Lecture 2-5: Classification Tree Example7分鐘
Lecture 2-6: Regression Tree Example8分鐘
Lecture 2-7: Introduction to Forests and Spam Filter Exercise9分鐘
3 個閱讀材料
Module 2 Overview20分鐘
Module 2 Readings, Data Sets, and Slides30分鐘
Module 2 Peer Review Assignment Answer Key10分鐘
2 個練習
Module 2 Practice Problems30分鐘
Module 2 Graded Quiz30分鐘
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完成時間為 5 小時

Module 3: Rules, Rules, and More Rules

完成時間為 5 小時
8 個視頻 (總計 65 分鐘), 3 個閱讀材料, 3 個測驗
8 個視頻
Lecture 3-2: K-Nearest Neighbor9分鐘
Lecture 3-3: K-Nearest Neighbor Classifier3分鐘
Lecture 3-4: Selecting the Best K in Rstudio12分鐘
Lecture 3-5: Bayes' Rule7分鐘
Lecture 3-6: The Naïve Bayes Trick13分鐘
Lecture 3-7: Employee Attrition Example5分鐘
Lecture 3-8: Employee Attrition Example in Rstudio, Exercise, and Summary9分鐘
3 個閱讀材料
Module 3 Overview20分鐘
Module 3 Readings, Data Sets, and Slides30分鐘
Module 3 Peer Review Assignment Answer Key10分鐘
2 個練習
Module 3 Practice Problems10分鐘
Module 3 Graded Quiz30分鐘
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完成時間為 5 小時

Module 4: Model Performance and Recommendation Systems

完成時間為 5 小時
8 個視頻 (總計 68 分鐘), 3 個閱讀材料, 3 個測驗
8 個視頻
Lecture 4-2: Classification Tree Example11分鐘
Lecture 4-3: True and False Negatives8分鐘
Lecture 4-4: Clock Example Exercise2分鐘
Lecture 4-5: Making Recommendations13分鐘
Lecture 4-6: Association Rule Mining6分鐘
Lecture 4-7: Collaborative Filtering7分鐘
Lecture 4-8: Recommendation Example in Rstudio and Summary12分鐘
3 個閱讀材料
Module 4 Overview20分鐘
Module 4 Readings, Data Sets, and Slides1小時
Module 4 Peer Review Assignment Answer Key10分鐘
2 個練習
Module 4 Practice Problems10分鐘
Module 4 Graded Quiz30分鐘

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