About this Course
최근 조회 61,127

학위 취득의 첫걸음을 내디뎌 보세요.

Illinois iMSA 학위에서 강의, 강좌 읽기 자료, 자가 맞춤 과제를 체험해 보세요.

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 13시간 필요

권장: 4-6 hours/week...

영어

자막: 영어

학위 취득의 첫걸음을 내디뎌 보세요.

Illinois iMSA 학위에서 강의, 강좌 읽기 자료, 자가 맞춤 과제를 체험해 보세요.

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 13시간 필요

권장: 4-6 hours/week...

영어

자막: 영어

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 8시간 필요

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. It introduces to different modeling paradigms and invites the student to match problems to modeling paradigms. The module concludes with an overview of Rattle an interface for R and its use for univariate analysis. 

...
14 videos (Total 86 min), 10 readings, 3 quizzes
14개의 동영상
Rattle Installation Guidelines for Windows6m
Rattle Installation Guideline for MacOS11m
Rattle Interface for Windows9m
Lecture 1-1: Introduction to Analytics and Evolution of Statistical Inference3m
Lecture 1-2: From Data to Decisions9m
Lecture 1-3: The Evolution of Intelligent Machines3m
Lecture 1-4: Common Paradigms6m
Lecture 1-5-1: Examples of Paradigms – Part 14m
Lecture 1-5-2: Examples of Paradigms – Part 26m
Lecture 1-6: Introduction to Rattle4m
Lecture 1-7: Importing Datasets in Rattle8m
Lecture 1-8: Plotting Data and Creating Graphs in Rattle7m
Lecture 1-9: Rattle Practice and Summary3m
10개의 읽기 자료
Syllabus30m
About the Discussion Forums10m
Glossary30m
Brand Descriptions30m
Update Your Profile10m
Module 0 Agenda5m
Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30m
Module 1 Overview20m
Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1h
Module 1 Peer Review Assignment Answer Key20m
2개 연습문제
Orientation Quiz10m
Module 1 Graded Quiz30m
2
완료하는 데 6시간 필요

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 in the population.  

...
8 videos (Total 63 min), 3 readings, 3 quizzes
8개의 동영상
Lecture 2-2: Developing and Estimating a Model3m
Lecture 2-3: Univariate and Bivariate Plots8m
Lecture 2-4: Bivariate Correlation5m
Lecture 2-5-1: Estimating With Simple Models - Part 18m
Lecture 2-5-2: Estimating With Simple Models - Part 210m
Lecture 2-6: Improving the Model12m
Lecture 2-7: Model Improvement Practice and Summary8m
3개의 읽기 자료
Module 2 Overview20m
Module 2 Readings, Data Sets, and Slides1h
Module 2 Peer Review Assignment Answer Key20m
2개 연습문제
Module 2 Practice Problems40m
Module 2 Graded Quiz30m
3
완료하는 데 6시간 필요

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 variable are discussed. 

...
8 videos (Total 66 min), 3 readings, 4 quizzes
8개의 동영상
Lecture 3-2: Introducing Root Mean Square Error14m
Lecture 3-3: Variable Selection8m
Lecture 3-4: Variable Selection with R Scripts8m
Lecture 3-5: Introduction to Mallow's CP6m
Lecture 3-6-1: Modeling Example – Part 18m
Lecture 3-6-2: Modeling Example – Part 29m
Lecture 3-7: Example Wrap-Up and Summary6m
3개의 읽기 자료
Module 3 Overview20m
Module 3 Readings, Data Sets, and Slides1h
Module 3 Peer Review Assignment Answer Key20m
3개 연습문제
Module 3 Practice Problems (A)40m
Module 3 Practice Problems (B)20m
Module 3 Graded Quiz30m
4
완료하는 데 5시간 필요

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 high unwanted dimensions. And to avoid this trouble, data transformation and dimension reduction comes to the rescue by examining and extracting fewer dimensions while ensuring that it conveys the full information concisely. 

...
7 videos (Total 67 min), 3 readings, 3 quizzes
7개의 동영상
Lecture 4-2: Curse of Dimensionality9m
Lecture 4-3: Limitations of Scatterplots10m
Lecture 4-4: Principle Component Analysis10m
Lecture 4-5: Principle Component Analysis in Rattle9m
Lecture 4-6: Principle Component Analysis in Rattle With Regression10m
Lecture 4-7: Principle Component Analysis Exercise and Summary8m
3개의 읽기 자료
Module 4 Overview20m
Module 4 Readings, Data Sets, and Slides1h
Module 4 Peer Review Assignment Answer Key20m
2개 연습문제
Module 4 Practice Problems
Module 4 Graded Quiz30m

강사

Avatar

Sridhar Seshadri

Professor of Business Administration
Business Administration

다른 사람보다 먼저 시작해 보세요.

이 강좌은(는) 일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스의 100% 온라인 Master of Science in Accountancy (iMSA) 중 일부입니다. 지금 바로 공개 강좌 또는 전문 분야를 시작하여 iMBA 교수진으로 구성된 강좌를 시청하고 자기 주도 과제를 완료해 보세요. 강좌를 완료할 때마다 이력서와 LinkedIn에 추가할 수 있는 수료증을 받습니다. 전체 프로그램을 신청하고 수료하면 귀하의 강좌가 학위 취득에 반영됩니다.

일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스 정보

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. ...

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 수료증을 구매하면 성적 평가 과제를 포함한 모든 강좌 자료에 접근할 수 있습니다. 강좌를 완료하면 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며, 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 콘텐츠만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.