このコースについて

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共有できる証明書

修了時に証明書を取得

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30時間で修了

推奨:Eight weeks of study, eight hours per week....

英語

字幕:英語

学習内容

  • The concept of various machine learning algorithms.

  • How to apply machine learning models on datasets with Python in Jupyter Notebook.

  • How to evaluate machine learning models.

  • How to optimize machine learning models.

習得するスキル

Text AnalysisBasic Time Series AnalysisMachine Learning Model Evaluation and OptimizationPython ProgrammingMachine Learning Modeling

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提供:

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

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

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。

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

1時間で修了

INTRODUCTION TO THE COURSE

1時間で修了
2件のビデオ (合計9分), 3 readings
2件のビデオ
About Linden Lu3 分
3件の学習用教材
Syllabus10 分
Glossary10 分
Update Your Profile10 分
8時間で修了

MODULE 1: INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

8時間で修了
4件のビデオ (合計24分), 1 reading, 2 quizzes
4件のビデオ
1.1 Introduction to Machine Learning6 分
1.2 Introduction to Data Preprocessing10 分
1.3 Introduction to Machine Learning Algorithms3 分
1件の学習用教材
Module 1 Overview and Resources10 分
1の練習問題
Module 1 Quiz20 分
2

2

8時間で修了

MODULE 2: FUNDAMENTAL ALGORITHMS I

8時間で修了
4件のビデオ (合計31分), 1 reading, 2 quizzes
4件のビデオ
2.1 Introduction to Linear Regression12 分
2.2 Introduction to Logistic Regression8 分
2.3 Introduction to Decision Tree6 分
1件の学習用教材
Module 2 Overview and Resources10 分
1の練習問題
Module 2 Quiz20 分
3

3

8時間で修了

MODULE 3: Fundamental Algorithms II

8時間で修了
4件のビデオ (合計15分), 1 reading, 2 quizzes
4件のビデオ
3.1 Introduction to K-nearest Neighbors5 分
3.2 Introduction to Support Vector Machine4 分
3.3 Introduction to Bagging and Random Forest3 分
1件の学習用教材
Module 3 Overview and Resources10 分
1の練習問題
Module 3 Quiz20 分
4

4

8時間で修了

MODULE 4: MODEL EVALUATION

8時間で修了
4件のビデオ (合計31分), 1 reading, 2 quizzes
4件のビデオ
4.1 Regressive Evaluation Metrics8 分
4.2 Classification Evaluation Metrics I13 分
4.3 Classification Evaluation Metrics II7 分
1件の学習用教材
Module 4 Overview and Resources10 分
1の練習問題
Module 4 Quiz20 分

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。