Über diesen Kurs

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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

Untertitel: 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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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 Business Administration (iMBA) 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

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

  • Sie haben bis zu zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum beziehungsweise bis zu zwei Wochen nach Beginn der ersten Kurseinheit (bei Kursen, die gerade gestartet sind) Anspruch auf eine volle Rückerstattung, je nachdem, was später eintritt. Nach dem Erwerb eines Kurszertifikats besteht kein Anrecht mehr auf Rückerstattung, auch dann nicht, wenn Sie den Kurs innerhalb des Zeitraums von zwei Wochen abgeschlossen haben. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Ja, Coursera bietet Kursteilnehmern, die die Gebühr nicht bezahlen können, finanzielle Hilfe an. Sie beantragen diese Hilfe, indem Sie auf den entsprechenden Link links unter der Schaltfläche "Anmelden" klicken. Sie werden dazu aufgefordert, ein Antragsformular auszufüllen, und Sie werden benachrichtigt, wenn Ihr Antrag bewilligt wird. Mehr erfahren.

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