このコースについて
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100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約13時間で修了

推奨:4-6 hours/week...

英語

字幕:英語

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シラバス - 本コースの学習内容

1
9時間で修了

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. 

...
15件のビデオ (合計89分), 10 readings, 4 quizzes
15件のビデオ
Welcome to Predictive Analytics and Data Mining2 分
Rattle Installation Guidelines for Windows6 分
Rattle Installation Guideline for MacOS11 分
Rattle Interface for Windows9 分
Lecture 1-1: Introduction to Analytics and Evolution of Statistical Inference3 分
Lecture 1-2: From Data to Decisions9 分
Lecture 1-3: The Evolution of Intelligent Machines3 分
Lecture 1-4: Common Paradigms6 分
Lecture 1-5-1: Examples of Paradigms – Part 14 分
Lecture 1-5-2: Examples of Paradigms – Part 26 分
Lecture 1-6: Introduction to Rattle4 分
Lecture 1-7: Importing Datasets in Rattle8 分
Lecture 1-8: Plotting Data and Creating Graphs in Rattle7 分
Lecture 1-9: Rattle Practice and Summary3 分
10件の学習用教材
Syllabus30 分
About the Discussion Forums10 分
Glossary30 分
Brand Descriptions30 分
Update Your Profile10 分
Module 0 Agenda5 分
Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30 分
Module 1 Overview20 分
Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1 時間
Module 1 Peer Review Assignment Answer Key20 分
3の練習問題
Orientation Quiz10 分
Module 1 Practice Problems40 分
Module 1 Graded Quiz30 分
2
6時間で修了

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件のビデオ (合計63分), 3 readings, 3 quizzes
8件のビデオ
Lecture 2-2: Developing and Estimating a Model3 分
Lecture 2-3: Univariate and Bivariate Plots8 分
Lecture 2-4: Bivariate Correlation5 分
Lecture 2-5-1: Estimating With Simple Models - Part 18 分
Lecture 2-5-2: Estimating With Simple Models - Part 210 分
Lecture 2-6: Improving the Model12 分
Lecture 2-7: Model Improvement Practice and Summary8 分
3件の学習用教材
Module 2 Overview20 分
Module 2 Readings, Data Sets, and Slides1 時間
Module 2 Peer Review Assignment Answer Key20 分
2の練習問題
Module 2 Practice Problems40 分
Module 2 Graded Quiz30 分
3
6時間で修了

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件のビデオ (合計66分), 3 readings, 3 quizzes
8件のビデオ
Lecture 3-2: Introducing Root Mean Square Error14 分
Lecture 3-3: Variable Selection8 分
Lecture 3-4: Variable Selection with R Scripts8 分
Lecture 3-5: Introduction to Mallow's CP6 分
Lecture 3-6-1: Modeling Example – Part 18 分
Lecture 3-6-2: Modeling Example – Part 29 分
Lecture 3-7: Example Wrap-Up and Summary6 分
3件の学習用教材
Module 3 Overview20 分
Module 3 Readings, Data Sets, and Slides1 時間
Module 3 Peer Review Assignment Answer Key20 分
2の練習問題
Module 3 Practice Problems20 分
Module 3 Graded Quiz30 分
4
5時間で修了

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件のビデオ (合計67分), 3 readings, 3 quizzes
7件のビデオ
Lecture 4-2: Curse of Dimensionality9 分
Lecture 4-3: Limitations of Scatterplots10 分
Lecture 4-4: Principle Component Analysis10 分
Lecture 4-5: Principle Component Analysis in Rattle9 分
Lecture 4-6: Principle Component Analysis in Rattle With Regression10 分
Lecture 4-7: Principle Component Analysis Exercise and Summary8 分
3件の学習用教材
Module 4 Overview20 分
Module 4 Readings, Data Sets, and Slides1 時間
Module 4 Peer Review Assignment Answer Key20 分
2の練習問題
Module 4 Practice Problems
Module 4 Graded Quiz30 分

講師

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Sridhar Seshadri

Professor of Business Administration
Business Administration

修士号の取得を目指しましょう

この コース は イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(University of Illinois at Urbana-Champaign) の100%オンラインの Master of Science in Accountancy (iMSA) の一部です。 プログラムのすべてで認定されれば、それらのコースが学位学習に加算されます。

イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(University of Illinois at Urbana-Champaign)について

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. ...

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。