Об этом курсе

Недавно просмотрено: 13,941

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 32 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: Eight weeks of study, eight hours per week....

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Check

    The concept of various machine learning algorithms.

  • Check

    How to apply machine learning models on datasets with Python in Jupyter Notebook.

  • Check

    How to evaluate machine learning models.

  • Check

    How to optimize machine learning models.

Приобретаемые навыки

Text AnalysisBasic Time Series AnalysisMachine Learning Model Evaluation and OptimizationPython ProgrammingMachine Learning Modeling

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 32 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: Eight weeks of study, eight hours per week....

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

1 ч. на завершение

INTRODUCTION TO THE COURSE

1 ч. на завершение
2 видео ((всего 9 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения
2 видео
About Linden Lu3мин
3 материала для самостоятельного изучения
Syllabus10мин
Glossary10мин
Update Your Profile10мин
8 ч. на завершение

MODULE 1: INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

8 ч. на завершение
4 видео ((всего 24 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
4 видео
1.1 Introduction to Machine Learning6мин
1.2 Introduction to Data Preprocessing10мин
1.3 Introduction to Machine Learning Algorithms3мин
1 материал для самостоятельного изучения
Module 1 Overview and Resources10мин
1 практическое упражнение
Module 1 Quiz20мин
Неделя
2

Неделя 2

8 ч. на завершение

MODULE 2: FUNDAMENTAL ALGORITHMS I

8 ч. на завершение
4 видео ((всего 31 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
4 видео
2.1 Introduction to Linear Regression12мин
2.2 Introduction to Logistic Regression8мин
2.3 Introduction to Decision Tree6мин
1 материал для самостоятельного изучения
Module 2 Overview and Resources10мин
1 практическое упражнение
Module 2 Quiz20мин
Неделя
3

Неделя 3

8 ч. на завершение

MODULE 3: Fundamental Algorithms II

8 ч. на завершение
4 видео ((всего 15 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
4 видео
3.1 Introduction to K-nearest Neighbors5мин
3.2 Introduction to Support Vector Machine4мин
3.3 Introduction to Bagging and Random Forest3мин
1 материал для самостоятельного изучения
Module 3 Overview and Resources10мин
1 практическое упражнение
Module 3 Quiz20мин
Неделя
4

Неделя 4

8 ч. на завершение

MODULE 4: MODEL EVALUATION

8 ч. на завершение
4 видео ((всего 31 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
4 видео
4.1 Regressive Evaluation Metrics8мин
4.2 Classification Evaluation Metrics I13мин
4.3 Classification Evaluation Metrics II7мин
1 материал для самостоятельного изучения
Module 4 Overview and Resources10мин
1 практическое упражнение
Module 4 Quiz20мин

Преподаватели

Изображение преподавателя Linden Lu

Linden Lu 

Instructor
Department of Accountancy

О 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. ...

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.