Об этом курсе
Недавно просмотрено: 31,516

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 13 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4-6 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 13 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4-6 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
8 ч. на завершение

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

This module will introduce you to the most common and important unsupervised learning technique – Clustering. You will have an understanding of different applications of clustering analysis after this module. And we would let you know when we need clustering and why it is important. Then, you will be introduced to a variety of clustering methods.

...
13 видео ((всего 98 мин.)), 10 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
13 видео
Rattle Installation Guideline for MacOS11мин
Rattle Interface for Windows9мин
Lecture 1-1: Introduction to Clustering11мин
Lecture 1-2: Applications of Clustering7мин
Lecture 1-3: How to Cluster10мин
Lecture 1-4: Introduction to K Means8мин
Lecture 1-5: Hierarchical (Agglomerative) Clustering8мин
Lecture 1-6: Measuring Similarity Between Clusters10мин
Lecture 1-7: Real World Clustering Example6мин
Lecture 1-8: Clustering Practice and Summary3мин
10 материала для самостоятельного изучения
Syllabus30мин
About the Discussion Forums10мин
Glossary10мин
Brand Descriptions10мин
Update Your Profile10мин
Module 0 Agenda10мин
Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30мин
Module 1 Overview20мин
Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1ч 30мин
Module 1 Peer Review Assignment Answer Key10мин
3 практического упражнения
Orientation Quiz10мин
Module 1 Practice Problems10мин
Module 1 Graded Quiz30мин
Неделя
2
5 ч. на завершение

Module 2 Decision Trees

In this module, we will discuss how to use decision trees to represent knowledge. The module concludes with a presentation of the Random Forest method that overcomes some of the limitations (such as high variance or low precision) of a single decision tree constructed from data.

...
7 видео ((всего 65 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
7 видео
Lecture 2-4: Entropy and Decision Trees14мин
Lecture 2-5: Classification Tree Example7мин
Lecture 2-6: Regression Tree Example8мин
Lecture 2-7: Introduction to Forests and Spam Filter Exercise9мин
3 материала для самостоятельного изучения
Module 2 Overview20мин
Module 2 Readings, Data Sets, and Slides30мин
Module 2 Peer Review Assignment Answer Key10мин
2 практического упражнения
Module 2 Practice Problems
Module 2 Graded Quiz30мин
Неделя
3
5 ч. на завершение

Module 3 Rules, Rules and More Rules

This module will focus on three key topics, namely rules, nearest neighbor methods, and Bayesian methods. Over this module, you will be exposed to how rules factor into the world of data, and how they play a role in the analysis of data. The second and third topic focus on the classification of data.

...
8 видео ((всего 65 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
8 видео
Lecture 3-4: Selecting the Best K in Rstudio12мин
Lecture 3-5: Bayes' Rule7мин
Lecture 3-6: The Naïve Bayes Trick13мин
Lecture 3-7: Employee Attrition Example5мин
Lecture 3-8: Employee Attrition Example in Rstudio, Exercise, and Summary9мин
3 материала для самостоятельного изучения
Module 3 Overview20мин
Module 3 Readings, Data Sets, and Slides30мин
Module 3 Peer Review Assignment Answer Key10мин
2 практического упражнения
Module 3 Practice Problems10мин
Module 3 Graded Quiz30мин
Неделя
4
4 ч. на завершение

Module 4 Model Performance and Recommendation Systems

Over this module, you will study tools for recognizing what to recommend, identify cross-sell or upsell opportunities. As the last module of the course, we will warp up the contents so far and you will get an opportunity to practice on your own and learn how to adapt these models to drive business impact in your own organizations.

...
8 видео ((всего 68 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
8 видео
Lecture 4-4: Clock Example Exercise2мин
Lecture 4-5: Making Recommendations13мин
Lecture 4-6: Association Rule Mining6мин
Lecture 4-7: Collaborative Filtering7мин
Lecture 4-8: Recommendation Example in Rstudio and Summary12мин
3 материала для самостоятельного изучения
Module 4 Overview20мин
Module 4 Readings, Data Sets, and Slides
Module 4 Peer Review Assignment Answer Key10мин
2 практического упражнения
Module 4 Practice Problems10мин
Module 4 Graded Quiz30мин

Преподаватели

Avatar

Sridhar Seshadri

Professor of Business Administration
Business Administration

Сделайте шаг навстречу диплому магистра.

курс входит в онлайн-программу ''Master of Business Administration (iMBA)' от партнера Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне. Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.

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.