Об этом курсе
Недавно просмотрено: 19,257

Курс 2 из 5 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 21 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

Приобретаемые навыки

Regression AnalysisData CleansingPredictive ModellingExploratory Data Analysis

Курс 2 из 5 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 21 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
4 ч. на завершение

Exploratory Data Analysis and Visualizations

At the end of this module students will be able to: 1. Carry out exploratory data analysis to gain insights and prepare data for predictive modeling 2. Summarize and visualize datasets using appropriate tools 3. Identify modeling techniques for prediction of continuous and discrete outcomes. 4. Explore datasets using Excel 5. Explain and perform several common data preprocessing steps 6. Choose appropriate graphs to explore and display datasets

...
8 видео ((всего 38 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
8 видео
0. Introduction to the Module. Why Exploratory Data Analysis is Important3мин
1. Data Cleanup and Transformation4мин
2. Dealing With Missing Values6мин
3. Dealing with Outliers3мин
4. Adding and Removing Variables4мин
5. Common Graphs7мин
6. What is Good Data Visualization?4мин
1 материал для самостоятельного изучения
Register for Analytic Solver Platform for Education (ASPE)10мин
2 практического упражнения
Week 1 Quiz48мин
Week 1 Application Assignment 1 (optional): Data Cleanup6мин
Неделя
2
2 ч. на завершение

Predicting a Continuous Variable

This module introduces regression techniques to predict the value of continuous variables. Some fundamental concepts of predictive modeling are covered, including cross-validation, model selection, and overfitting. You will also learn how to build predictive models using the software tool XLMiner.

...
8 видео ((всего 41 мин.)), 2 тестов
8 видео
1. Introduction to Linear Regression8мин
2. Assessing Predictive Accuracy Using Cross-Validation5мин
3. Multiple Regression4мин
4. Improving Model Fit3мин
5. Model Selection3мин
6. Challenges of Predictive Modeling5мин
7. How to Build a Model using XLMiner8мин
2 практического упражнения
Week 2 Quiz18мин
Week 2 Application Assignment40мин
Неделя
3
1 ч. на завершение

Predicting a Binary Outcome

This module introduces logistic regression models to predict the value of binary variables. Unlike continuous variables, a binary variable can only take two different values and predicting its value is commonly called classification. Several important concepts regarding classification are discussed, including cross validation and confusion matrix, cost sensitive classification, and ROC curves. You will also learn how to build classification models using the software tool XLMiner.

...
8 видео ((всего 33 мин.)), 2 тестов
8 видео
1. Introduction to Logistic Regression4мин
2. Building Logistic Regression Model6мин
3. Multiple Logistic Regression3мин
4. Cross Validation and Confusion Matrix5мин
5. Cost Sensitive Classification2мин
6. Comparing Models Independent of Costs and Cutoffs3мин
7. Building Logistic Regression Models using XLMiner6мин
2 практического упражнения
Week 3 Quiz14мин
Week 3 Application Assignment26мин
Неделя
4
4 ч. на завершение

Trees and Other Predictive Models

This module introduces more advanced predictive models, including trees and neural networks. Both trees and neural networks can be used to predict continuous or binary variables. You will also learn how to build trees and neural networks using the software tool XLMiner.

...
8 видео ((всего 32 мин.)), 4 тестов
8 видео
1. Introduction to Trees2мин
2. Classification Trees5мин
3. Regression Trees2мин
4. Bagging, Boosting, Random Forest4мин
5. Building Trees with XLMiner5мин
6. Neural Networks5мин
7. Building Neural Networks using XLMiner4мин
3 практического упражнения
Week 4 Quiz12мин
Week 4 Application Assignment10мин
Final Course Assignment Quiz40мин
3.8
Рецензии: 57Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Predictive Modeling and Analytics

автор: HANov 20th 2017

this course teach you about the technical of using tools for predictive modeling. very useful for you who want to learn the fundamental of analytics.

автор: GDDec 12th 2016

There were some instructions in the quizzes hard to understand with no additional explanation in case of error.

Преподаватели

Avatar

Dan Zhang

Professor
Leeds School of Business

О Колорадский университет в Боулдере

CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies....

О специализации ''Advanced Business Analytics'

The Advanced Business Analytics Specialization brings together academic professionals and experienced practitioners to share real world data analytics skills you can use to grow your business, increase profits, and create maximum value for your shareholders. Learners gain practical skills in extracting and manipulating data using SQL code, executing statistical methods for descriptive, predictive, and prescriptive analysis, and effectively interpreting and presenting analytic results. The problems faced by decision makers in today’s competitive business environment are complex. Achieve a clear competitive advantage by using data to explain the performance of a business, evaluate different courses of action, and employ a structured approach to business problem-solving. Check out a one-minute video about this specialization to learn more!...
Advanced Business Analytics

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.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. 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.