Über diesen Kurs

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Stufe „Mittel“
Ca. 25 Stunden zum Abschließen
Englisch
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University of Illinois at Urbana-Champaign

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Science in Accountancy (iMSA) von University of Illinois at Urbana-Champaign. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

8 Stunden zum Abschließen

Module 0: Get Ready & Module 1: Introduction to Analytics and Evolution of Statistical Inference

8 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 93 min), 11 Lektüren, 3 Quiz
14 Videos
Rattle Installation Guidelines for Windows11m
R and Rattle Installation Instructions for Mac OS14m
Overview of Rattle 7m
Lecture 1-1: Introduction to Analytics and Evolution of Statistical Inference3m
Lecture 1-2: From Data to Decisions9m
Lecture 1-3: The Evolution of Intelligent Machines3m
Lecture 1-4: Common Paradigms6m
Lecture 1-5-1: Examples of Paradigms – Part 14m
Lecture 1-5-2: Examples of Paradigms – Part 27m
Lecture 1-6: Introduction to Rattle4m
Lecture 1-7: Importing Datasets in Rattle8m
Lecture 1-8: Plotting Data and Creating Graphs in Rattle7m
Lecture 1-9: Rattle Practice and Summary3m
11 Lektüren
Syllabus30m
About the Discussion Forums10m
Glossary30m
Brand Descriptions30m
Update Your Profile10m
Module 0 Agenda5m
Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30m
Frequent Asked Questions10m
Module 1 Overview20m
Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1h
Module 1 Peer Review Assignment Answer Key20m
2 praktische Übungen
Orientation Quiz30m
Module 1 Graded Quiz30m
Woche
2

Woche 2

6 Stunden zum Abschließen

Module 2: Dating with Data

6 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 63 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
8 Videos
Lecture 2-2: Developing and Estimating a Model3m
Lecture 2-3: Univariate and Bivariate Plots8m
Lecture 2-4: Bivariate Correlation5m
Lecture 2-5-1: Estimating With Simple Models - Part 18m
Lecture 2-5-2: Estimating With Simple Models - Part 210m
Lecture 2-6: Improving the Model12m
Lecture 2-7: Model Improvement Practice and Summary8m
3 Lektüren
Module 2 Overview20m
Module 2 Readings, Data Sets, and Slides1h
Module 2 Peer Review Assignment Answer Key20m
2 praktische Übungen
Module 2 Practice Problems40m
Module 2 Graded Quiz30m
Woche
3

Woche 3

6 Stunden zum Abschließen

Module 3: Model Development and Testing with Holdout Data

6 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 66 min), 3 Lektüren, 4 Quiz
8 Videos
Lecture 3-2: Introducing Root Mean Square Error14m
Lecture 3-3: Variable Selection8m
Lecture 3-4: Variable Selection with R Scripts8m
Lecture 3-5: Introduction to Mallow's CP6m
Lecture 3-6-1: Modeling Example – Part 18m
Lecture 3-6-2: Modeling Example – Part 29m
Lecture 3-7: Example Wrap-Up and Summary6m
3 Lektüren
Module 3 Overview20m
Module 3 Readings, Data Sets, and Slides1h
Module 3 Peer Review Assignment Answer Key20m
3 praktische Übungen
Module 3 Practice Problems (A)40m
Module 3 Practice Problems (B)20m
Module 3 Graded Quiz30m
Woche
4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Module 4: Curse of Dimensionality

5 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 67 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
7 Videos
Lecture 4-2: Curse of Dimensionality9m
Lecture 4-3: Limitations of Scatterplots10m
Lecture 4-4: Principle Component Analysis10m
Lecture 4-5: Principle Component Analysis in Rattle9m
Lecture 4-6: Principle Component Analysis in Rattle With Regression10m
Lecture 4-7: Principle Component Analysis Exercise and Summary8m
3 Lektüren
Module 4 Overview20m
Module 4 Readings, Data Sets, and Slides1h
Module 4 Peer Review Assignment Answer Key20m
2 praktische Übungen
Module 4 Practice Problems
Module 4 Graded Quiz30m

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