The course will begin with what is familiar to many business managers and those who have taken the first two courses in this specialization. The first set of tools will explore data description, statistical inference, and regression. We will extend these concepts to other statistical methods used for prediction when the response variable is categorical such as win-don’t win an auction. In the next segment, students will learn about tools used for identifying important features in the dataset that can either reduce the complexity or help identify important features of the data or further help explain behavior.
от партнера
Data Modeling and Regression Analysis in Business
Иллинойсский университет в Урбане-ШампейнеОб этом курсе
Недавно просмотрено: 3 512
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
Прибл. 25 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (Европа), Русский, Английский, Испанский
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
Прибл. 25 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (Европа), Русский, Английский, Испанский
от партнера
Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне
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.
Сделайте шаг навстречу диплому магистра.
курс входит в онлайн-программу ''Master of Science in Accountancy (iMSA)' от партнера Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне.
Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.
Программа курса: что вы изучите
8 ч. на завершение
Module 0: Get Ready & Module 1: Introduction to Analytics and Evolution of Statistical Inference
This session is an overview of the business data analytics process and its components. We introduce you to different modeling paradigms and invite you to match problems to modeling paradigms. The module concludes with an overview of Rattle (an interface for the statistical package R) and its use for univariate analysis.
8 ч. на завершение
14 видео ((всего 93 мин.)), 11 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
6 ч. на завершение
Module 2: Dating with Data
This session focuses on identifying relationships between dependent and independent variables using a regression model. The goal is to find the best fitted model to the data to learn about the underlying relationship of variables in the population.
6 ч. на завершение
8 видео ((всего 63 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
6 ч. на завершение
Module 3: Model Development and Testing with Holdout Data
This session introduces the student to use of a holdout data set for evaluating model performance. Methods of improving the model are discussed with emphasis on variable selection. Nuances of modeling discrete predictor variables and response variables are discussed.
6 ч. на завершение
8 видео ((всего 66 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
5 ч. на завершение
Module 4: Curse of Dimensionality
There has been a tremendous increase in the way data generation via sensors, digital platforms, user-generated content, etc. are being used in the industry. For example, sensors continuously record data and store it for analysis at a later point. In the way data gets captured, there can be a lot of redundancy. With more variables, comes more trouble! There may be very little (or no) incremental information gained from these sources. This is the problem of a high number of unwanted dimensions. To avoid this pitfall, data transformation and dimension reduction comes to the rescue by examining and extracting fewer dimensions while ensuring that it conveys the full information concisely.
5 ч. на завершение
7 видео ((всего 67 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе DATA MODELING AND REGRESSION ANALYSIS IN BUSINESS
от партнера AS10 авг. 2019 г.
The course was easy to understand and fun to practice at home which made it exciting and useful at the same time.
от партнера BC21 авг. 2019 г.
this course is easier to understand the statistical modeling, no need to learn the deep algorithm
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оплатив сертификацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
