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귀하가 습득할 기술

Predictive AnalyticsDecision-Making SoftwareGeodemographic SegmentationValidated Learning
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일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스

석사 학위 취득 시작

This 강좌 is part of the 100% online Master of Science in Accountancy (iMSA) from 일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스. If you are admitted to the full program, your courses count towards your degree learning.

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 9시간 필요

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

완료하는 데 9시간 필요
13개 동영상 (총 104분), 11 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
13개의 동영상
Meet Professor Sridhar Seshadri1m
Rattle Installation Guidelines for Windows11m
R and Rattle Installation Instructions for Mac OS14m
Overview of Rattle7m
Lecture 1-1: Introduction to Clustering11m
Lecture 1-2: Applications of Clustering7m
Lecture 1-3: How to Cluster10m
Lecture 1-4: Introduction to K Means8m
Lecture 1-5: Hierarchical (Agglomerative) Clustering8m
Lecture 1-6: Measuring Similarity Between Clusters10m
Lecture 1-7: Real World Clustering Example6m
Lecture 1-8: Clustering Practice and Summary3m
11개의 읽기 자료
Syllabus30m
About the Discussion Forums10m
Glossary10m
Brand Descriptions10m
Update Your Profile10m
Module 0 Agenda5m
Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30m
Frequent Asked Questions10m
Module 1 Overview20m
Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1시간 30분
Module 1 Peer Review Assignment Answer Key10m
3개 연습문제
Orientation Quiz30m
Module 1 Practice Problems10m
Module 1 Graded Quiz30m
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완료하는 데 5시간 필요

Module 2: Decision Trees

완료하는 데 5시간 필요
7개 동영상 (총 65분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
7개의 동영상
Lecture 2-2: Model Complexity7m
Lecture 2-3: Rule Based Classifiers9m
Lecture 2-4: Entropy and Decision Trees14m
Lecture 2-5: Classification Tree Example7m
Lecture 2-6: Regression Tree Example8m
Lecture 2-7: Introduction to Forests and Spam Filter Exercise9m
3개의 읽기 자료
Module 2 Overview20m
Module 2 Readings, Data Sets, and Slides30m
Module 2 Peer Review Assignment Answer Key10m
2개 연습문제
Module 2 Practice Problems30m
Module 2 Graded Quiz30m
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완료하는 데 5시간 필요

Module 3: Rules, Rules, and More Rules

완료하는 데 5시간 필요
8개 동영상 (총 65분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
8개의 동영상
Lecture 3-2: K-Nearest Neighbor9m
Lecture 3-3: K-Nearest Neighbor Classifier3m
Lecture 3-4: Selecting the Best K in Rstudio12m
Lecture 3-5: Bayes' Rule7m
Lecture 3-6: The Naïve Bayes Trick13m
Lecture 3-7: Employee Attrition Example5m
Lecture 3-8: Employee Attrition Example in Rstudio, Exercise, and Summary9m
3개의 읽기 자료
Module 3 Overview20m
Module 3 Readings, Data Sets, and Slides30m
Module 3 Peer Review Assignment Answer Key10m
2개 연습문제
Module 3 Practice Problems10m
Module 3 Graded Quiz30m
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완료하는 데 5시간 필요

Module 4: Model Performance and Recommendation Systems

완료하는 데 5시간 필요
8개 동영상 (총 68분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
8개의 동영상
Lecture 4-2: Classification Tree Example11m
Lecture 4-3: True and False Negatives8m
Lecture 4-4: Clock Example Exercise2m
Lecture 4-5: Making Recommendations13m
Lecture 4-6: Association Rule Mining6m
Lecture 4-7: Collaborative Filtering7m
Lecture 4-8: Recommendation Example in Rstudio and Summary12m
3개의 읽기 자료
Module 4 Overview20m
Module 4 Readings, Data Sets, and Slides1시간
Module 4 Peer Review Assignment Answer Key10m
2개 연습문제
Module 4 Practice Problems10m
Module 4 Graded Quiz30m

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