Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Unternehmensanalytik

4.6

Sterne

15 Bewertungen

Jessen Hobson +1 weiterer Dozent

3.776 bereits angemeldet

von

Teil des Abschlusses Master of Business Administration (iMBA)
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Spezialisierung UnternehmensanalytikUniversity of Illinois at Urbana-Champaign

Über diesen Kurs

7.094 kürzliche Aufrufe

One of the most exciting aspects of business analytics is finding patterns in the data using machine learning algorithms. In this course you will gain a conceptual foundation for why machine learning algorithms are so important and how the resulting models from those algorithms are used to find actionable insight related to business problems. Some algorithms are used for predicting numeric outcomes, while others are used for predicting the classification of an outcome. Other algorithms are used for creating meaningful groups from a rich set of data. Upon completion of this course, you will be able to describe when each algorithm should be used. You will also be given the opportunity to use R and RStudio to run these algorithms and communicate the results using R notebooks.

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Kurs 4 von 6 in

Spezialisierung Unternehmensanalytik

Stufe „Mittel“

Experience using R to assemble data, summarize data, and visually explore data.

Ca. 13 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

1. Conceptual framework of ML algorithms
2. Conceptual foundation for interpreting ML results
3. Practice applying ML algorithms to business data

Kompetenzen, die Sie erwerben

clustering
regression
R Programming
classification
prediction

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Spezialisierung Unternehmensanalytik

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Dozenten

Jessen Hobson

Professor of Accountancy

Department of Accountancy

8.818 Lernende

3 Kurse

Ronald Guymon

Senior Lecturer of Accountancy

Accountancy

52.406 Lernende

5 Kurse

von

University of Illinois at Urbana-Champaign

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses als Master of Business Administration (iMBA) von University of Illinois at Urbana-Champaign. Wenn Sie zum gesamten Studiengang zugelassen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

Course Orientation and Module 1: Regression Algorithm for Testing and Predicting Business Data

6 Stunden zum Abschließen

16 Videos (Gesamt 111 min), 5 Lektüren, 3 Quiz

16 Videos

Course Introduction5mAbout Professor Jessen Hobson1mAbout Professor Ronald Guymon2mLearn on Your Terms30Module 1 Introduction5mWhy Isn't EDA Enough?6mBusiness Problem3mData13mWhat Problems Can Regression Answer?7mCorrelation11mLinear Models10mSimple Regression13mResiduals and Predictions9mMultiple Regression9mDummy Variables8mModule 1 Conclusion1m

5 Lektüren

Syllabus10mAbout the Discussion Forums10mLearn More About Flexible Learning Paths10mModule 1 Overview10mModule 1 Readings10m

2 praktische Übungen

Orientation QuizModule 1 Quiz30m

Woche2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Module 2: Framework for Machine Learning and Logistic Regression

2 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 98 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

14 Videos

Module 2 Introduction8mInference, Prediction, and Experimentation6mCategories of ML Models, Part 1, Types of Data and Terms7mCategories of ML Models, Part 2, Categories of Algos7mHow Machine Learning Works in General9mEvaluating ML Model Quality6mIntroduce the Business Problem to Solve3mIntroduce the Data4mIntroduction to Logistic Regression6mLogistic Regression Hands on - One Variable (Part1)8mLogistic Regression Hands on - One Variable (Part2)8mLogistic Regression Hands on - One Variable (Part3)10mLogistic Regression Hands on - Multiple Variables7mModule 2 Conclusion2m

2 Lektüren

Module 2 Overview10mModule 2 Reading10m

1 praktische Übung

Module 2 Quiz30m

Woche3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Module 3: Classification Algorithms

2 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 82 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

12 Videos

Module 3 Introduction3mIntroduce the Data4mIntroduction to Classification2mIntroduce the Business Problem4mIntroduction to K-Nearest Neighbors8mCreating KNN Model (Part 1)8mCreating KNN Model (Part 2)6mCreating KNN Model (Part 3)8mIntroduction to Decision Trees10mCreating Decision Tree Models10mEvaluating Results from Decision Trees9mModule 3 Conclusion3m

2 Lektüren

Module 3 Overview10mModule 3 Reading10m

1 praktische Übung

Module 3 Quiz30m

Woche4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Module 4: Clustering Algorithms

3 Stunden zum Abschließen

13 Videos (Gesamt 84 min), 4 Lektüren, 1 Quiz

13 Videos

Module 4 Introduction5mIntroduce the Data4mIntroduction to Clustering and Questions that Clustering Can Answer6mIntroduce the Business Problem3mIntroduction to K-Means Clustering9mCreating K-Means Clusters9mEvaluating K-Means Clusters8mIntroduction to Density-Based Clustering5mCreating Density-Based Clusters8mEvaluating Density-Based Clusters9mModule 4 Conclusion4mCourse Conclusion4mGies Online Programs3m

4 Lektüren

Module 4 Overview10mModule 4 Reading10mCongratulations10mGet Your Course Certificate10m

1 praktische Übung

Module 4 Quiz30m

Über den Spezialisierung Unternehmensanalytik

Our world has become increasingly digital, and business leaders need to make sense of the enormous amount of available data today. In order to make key strategic business decisions and leverage data as a competitive advantage, it is critical to understand how to draw key insights from this data. The Business Analytics specialization is targeted towards aspiring managers, senior managers, and business executives who wish to have a well-rounded knowledge of business analytics that integrates the areas of data science, analytics and business decision making.

The courses in this Specialization will focus on strategy, methods, tools, and applications that are widely used in business. Topics covered include: Data strategy at firms Reliable ways to collect, analyze, and visualize data–and utilize data in organizational decision making Understanding data modeling and predictive analytics at a high-level Learning basic methods of business analytics by working with data sets and tools such as Power BI, Alteryx, and RStudio Learning to make informed business decisions via analytics across key functional areas in business such as finance, marketing, retail & supply chain management, and social media to enhance profitability and competitiveness.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird 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.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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Machine Learning Algorithms with R in Business Analytics

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