このコースについて

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習得するスキル

Regression AnalysisData CleansingPredictive ModellingExploratory Data Analysis
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講師

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コロラド大学ボルダー校(University of Colorado Boulder)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up57%(1,270 件の評価)Info
1

1

3時間で修了

Exploratory Data Analysis and Visualizations

3時間で修了
8件のビデオ (合計38分), 1 reading, 3 quizzes
8件のビデオ
0. Introduction to the Module. Why Exploratory Data Analysis is Important3 分
1. Data Cleanup and Transformation4 分
2. Dealing With Missing Values6 分
3. Dealing with Outliers3 分
4. Adding and Removing Variables4 分
5. Common Graphs7 分
6. What is Good Data Visualization?4 分
1件の学習用教材
Register for Analytic Solver Platform for Education (ASPE)10 分
2の練習問題
Week 1 Quiz30 分
Week 1 Application Assignment 1 (optional): Data Cleanup30 分
2

2

2時間で修了

Predicting a Continuous Variable

2時間で修了
8件のビデオ (合計41分)
8件のビデオ
1. Introduction to Linear Regression8 分
2. Assessing Predictive Accuracy Using Cross-Validation5 分
3. Multiple Regression4 分
4. Improving Model Fit3 分
5. Model Selection3 分
6. Challenges of Predictive Modeling5 分
7. How to Build a Model using XLMiner8 分
2の練習問題
Week 2 Quiz30 分
Week 2 Application Assignment40 分
3

3

2時間で修了

Predicting a Binary Outcome

2時間で修了
8件のビデオ (合計33分)
8件のビデオ
1. Introduction to Logistic Regression4 分
2. Building Logistic Regression Model6 分
3. Multiple Logistic Regression3 分
4. Cross Validation and Confusion Matrix5 分
5. Cost Sensitive Classification2 分
6. Comparing Models Independent of Costs and Cutoffs3 分
7. Building Logistic Regression Models using XLMiner6 分
2の練習問題
Week 3 Quiz30 分
Week 3 Application Assignment30 分
4

4

4時間で修了

Trees and Other Predictive Models

4時間で修了
8件のビデオ (合計32分)
8件のビデオ
1. Introduction to Trees2 分
2. Classification Trees5 分
3. Regression Trees2 分
4. Bagging, Boosting, Random Forest4 分
5. Building Trees with XLMiner5 分
6. Neural Networks5 分
7. Building Neural Networks using XLMiner4 分
3の練習問題
Week 4 Quiz30 分
Week 4 Application Assignment30 分
Final Course Assignment Quiz30 分

レビュー

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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。