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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

8時間で修了

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

8時間で修了
13件のビデオ (合計98分), 10 readings, 4 quizzes
13件のビデオ
Meet Professor Sridhar Seshadri1 分
Rattle Installation Guidelines for Windows6 分
Rattle Installation Guideline for MacOS11 分
Rattle Interface for Windows9 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
10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 Agenda10 分
Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30 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 Quiz10 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 readings, 3 quizzes
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 Problems
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 readings, 3 quizzes
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

4時間で修了

Module 4: Model Performance and Recommendation Systems

4時間で修了
8件のビデオ (合計68分), 3 readings, 3 quizzes
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

PREDICTIVE ANALYTICS AND DATA MINING からの人気レビュー
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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。