このコースについて

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中級レベル
約63時間で修了
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字幕:英語

習得するスキル

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

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。