このコースについて

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中級レベル
約24時間で修了
英語

習得するスキル

Predictive AnalyticsDecision-Making SoftwareGeodemographic SegmentationValidated Learning
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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 Business Administration (iMBA) 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

9時間で修了

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

9時間で修了
13件のビデオ (合計104分), 11 学習用教材, 4 個のテスト
13件のビデオ
Meet Professor Sridhar Seshadri1 分
Rattle Installation Guidelines for Windows11 分
R and Rattle Installation Instructions for Mac OS14 分
Overview of Rattle7 分
Lecture 1-1: Introduction to Clustering11 分
Lecture 1-2: Applications of Clustering7 分
Lecture 1-3: How to Cluster10 分
Lecture 1-4: Introduction to K Means8 分
Lecture 1-5: Hierarchical (Agglomerative) Clustering8 分
Lecture 1-6: Measuring Similarity Between Clusters10 分
Lecture 1-7: Real World Clustering Example6 分
Lecture 1-8: Clustering Practice and Summary3 分
11件の学習用教材
Syllabus30 分
About the Discussion Forums10 分
Glossary10 分
Brand Descriptions10 分
Update Your Profile10 分
Module 0 Agenda5 分
Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30 分
Frequent Asked Questions10 分
Module 1 Overview20 分
Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1 時間 30 分
Module 1 Peer Review Assignment Answer Key10 分
3の練習問題
Orientation Quiz30 分
Module 1 Practice Problems10 分
Module 1 Graded Quiz30 分
2

2

5時間で修了

Module 2: Decision Trees

5時間で修了
7件のビデオ (合計65分), 3 学習用教材, 3 個のテスト
7件のビデオ
Lecture 2-2: Model Complexity7 分
Lecture 2-3: Rule Based Classifiers9 分
Lecture 2-4: Entropy and Decision Trees14 分
Lecture 2-5: Classification Tree Example7 分
Lecture 2-6: Regression Tree Example8 分
Lecture 2-7: Introduction to Forests and Spam Filter Exercise9 分
3件の学習用教材
Module 2 Overview20 分
Module 2 Readings, Data Sets, and Slides30 分
Module 2 Peer Review Assignment Answer Key10 分
2の練習問題
Module 2 Practice Problems30 分
Module 2 Graded Quiz30 分
3

3

5時間で修了

Module 3: Rules, Rules, and More Rules

5時間で修了
8件のビデオ (合計65分), 3 学習用教材, 3 個のテスト
8件のビデオ
Lecture 3-2: K-Nearest Neighbor9 分
Lecture 3-3: K-Nearest Neighbor Classifier3 分
Lecture 3-4: Selecting the Best K in Rstudio12 分
Lecture 3-5: Bayes' Rule7 分
Lecture 3-6: The Naïve Bayes Trick13 分
Lecture 3-7: Employee Attrition Example5 分
Lecture 3-8: Employee Attrition Example in Rstudio, Exercise, and Summary9 分
3件の学習用教材
Module 3 Overview20 分
Module 3 Readings, Data Sets, and Slides30 分
Module 3 Peer Review Assignment Answer Key10 分
2の練習問題
Module 3 Practice Problems10 分
Module 3 Graded Quiz30 分
4

4

5時間で修了

Module 4: Model Performance and Recommendation Systems

5時間で修了
8件のビデオ (合計68分), 3 学習用教材, 3 個のテスト
8件のビデオ
Lecture 4-2: Classification Tree Example11 分
Lecture 4-3: True and False Negatives8 分
Lecture 4-4: Clock Example Exercise2 分
Lecture 4-5: Making Recommendations13 分
Lecture 4-6: Association Rule Mining6 分
Lecture 4-7: Collaborative Filtering7 分
Lecture 4-8: Recommendation Example in Rstudio and Summary12 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 Key10 分
2の練習問題
Module 4 Practice Problems10 分
Module 4 Graded Quiz30 分

レビュー

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