이 강좌에 대하여

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유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
중급 단계

Experience using R to assemble data, summarize data, and visually explore data.

완료하는 데 약 14시간 필요
영어

배울 내용

  • 1. Conceptual framework of ML algorithms

    2. Conceptual foundation for interpreting ML results

    3. Practice applying ML algorithms to business data

귀하가 습득할 기술

clusteringregressionR Programmingclassificationprediction
유동적 마감일
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제공자:

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일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스

석사 학위 취득 시작

이 강좌은(는) 일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스의 100% 온라인 Master of Science in Accountancy (iMSA) 중 일부입니다. 전체 프로그램을 수료하면 귀하의 강좌가 학위 취득에 반영됩니다.

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 6시간 필요

Course Orientation and Module 1: Regression Algorithm for Testing and Predicting Business Data

완료하는 데 6시간 필요
16개 동영상 (총 111분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
2

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완료하는 데 2시간 필요

Module 2: Framework for Machine Learning and Logistic Regression

완료하는 데 2시간 필요
14개 동영상 (총 98분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Module 3: Classification Algorithms

완료하는 데 2시간 필요
12개 동영상 (총 82분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
4

4

완료하는 데 3시간 필요

Module 4: Clustering Algorithms

완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 84분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

자주 묻는 질문

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