Über diesen Kurs

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Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 63 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • The concept of various machine learning algorithms.

  • How to apply machine learning models on datasets with Python in Jupyter Notebook.

  • How to evaluate machine learning models.

  • How to optimize machine learning models.

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

von

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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

1 Stunde zum Abschließen

INTRODUCTION TO THE COURSE

1 Stunde zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 9 min), 3 Lektüren
2 Videos
About Linden Lu3m
3 Lektüren
Syllabus10m
Glossary10m
Update Your Profile10m
8 Stunden zum Abschließen

MODULE 1: INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

8 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 24 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
4 Videos
1.1 Introduction to Machine Learning6m
1.2 Introduction to Data Preprocessing10m
1.3 Introduction to Machine Learning Algorithms3m
1 Lektüre
Module 1 Overview and Resources10m
1 praktische Übung
Module 1 Quiz20m
Woche
2

Woche 2

8 Stunden zum Abschließen

MODULE 2: FUNDAMENTAL ALGORITHMS I

8 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 31 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
4 Videos
2.1 Introduction to Linear Regression12m
2.2 Introduction to Logistic Regression8m
2.3 Introduction to Decision Tree6m
1 Lektüre
Module 2 Overview and Resources10m
1 praktische Übung
Module 2 Quiz20m
Woche
3

Woche 3

8 Stunden zum Abschließen

MODULE 3: Fundamental Algorithms II

8 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 15 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
4 Videos
3.1 Introduction to K-nearest Neighbors5m
3.2 Introduction to Support Vector Machine4m
3.3 Introduction to Bagging and Random Forest3m
1 Lektüre
Module 3 Overview and Resources10m
1 praktische Übung
Module 3 Quiz20m
Woche
4

Woche 4

8 Stunden zum Abschließen

MODULE 4: MODEL EVALUATION

8 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 31 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
4 Videos
4.1 Regressive Evaluation Metrics8m
4.2 Classification Evaluation Metrics I13m
4.3 Classification Evaluation Metrics II7m
1 Lektüre
Module 4 Overview and Resources10m
1 praktische Übung
Module 4 Quiz20m

Über den Spezialisierung Accounting Data Analytics

Accounting Data Analytics

Häufig gestellte Fragen

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..