Über diesen Kurs
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100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 13 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4-6 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
8 Stunden zum Abschließen

Module 0 Get Ready & Module 1 Drowning in Data, Starving for Knowledge

This module will introduce you to the most common and important unsupervised learning technique – Clustering. You will have an understanding of different applications of clustering analysis after this module. And we would let you know when we need clustering and why it is important. Then, you will be introduced to a variety of clustering methods.

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13 Videos (Gesamt 98 min), 10 Lektüren, 4 Quiz
13 Videos
Meet Professor Sridhar Seshadri1m
Rattle Installation Guidelines for Windows6m
Rattle Installation Guideline for MacOS11m
Rattle Interface for Windows9m
Lecture 1-1: Introduction to Clustering11m
Lecture 1-2: Applications of Clustering7m
Lecture 1-3: How to Cluster10m
Lecture 1-4: Introduction to K Means8m
Lecture 1-5: Hierarchical (Agglomerative) Clustering8m
Lecture 1-6: Measuring Similarity Between Clusters10m
Lecture 1-7: Real World Clustering Example6m
Lecture 1-8: Clustering Practice and Summary3m
10 Lektüren
Syllabus30m
About the Discussion Forums10m
Glossary10m
Brand Descriptions10m
Update Your Profile10m
Module 0 Agenda10m
Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30m
Module 1 Overview20m
Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1h 30m
Module 1 Peer Review Assignment Answer Key10m
3 praktische Übungen
Orientation Quiz10m
Module 1 Practice Problems10m
Module 1 Graded Quiz30m
Woche
2
5 Stunden zum Abschließen

Module 2 Decision Trees

In this module, we will discuss how to use decision trees to represent knowledge. The module concludes with a presentation of the Random Forest method that overcomes some of the limitations (such as high variance or low precision) of a single decision tree constructed from data.

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7 Videos (Gesamt 65 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
7 Videos
Lecture 2-2: Model Complexity7m
Lecture 2-3: Rule Based Classifiers9m
Lecture 2-4: Entropy and Decision Trees14m
Lecture 2-5: Classification Tree Example7m
Lecture 2-6: Regression Tree Example8m
Lecture 2-7: Introduction to Forests and Spam Filter Exercise9m
3 Lektüren
Module 2 Overview20m
Module 2 Readings, Data Sets, and Slides30m
Module 2 Peer Review Assignment Answer Key10m
2 praktische Übungen
Module 2 Practice Problems
Module 2 Graded Quiz30m
Woche
3
5 Stunden zum Abschließen

Module 3 Rules, Rules and More Rules

This module will focus on three key topics, namely rules, nearest neighbor methods, and Bayesian methods. Over this module, you will be exposed to how rules factor into the world of data, and how they play a role in the analysis of data. The second and third topic focus on the classification of data.

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8 Videos (Gesamt 65 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
8 Videos
Lecture 3-2: K-Nearest Neighbor9m
Lecture 3-3: K-Nearest Neighbor Classifier3m
Lecture 3-4: Selecting the Best K in Rstudio12m
Lecture 3-5: Bayes' Rule7m
Lecture 3-6: The Naïve Bayes Trick13m
Lecture 3-7: Employee Attrition Example5m
Lecture 3-8: Employee Attrition Example in Rstudio, Exercise, and Summary9m
3 Lektüren
Module 3 Overview20m
Module 3 Readings, Data Sets, and Slides30m
Module 3 Peer Review Assignment Answer Key10m
2 praktische Übungen
Module 3 Practice Problems10m
Module 3 Graded Quiz30m
Woche
4
4 Stunden zum Abschließen

Module 4 Model Performance and Recommendation Systems

Over this module, you will study tools for recognizing what to recommend, identify cross-sell or upsell opportunities. As the last module of the course, we will warp up the contents so far and you will get an opportunity to practice on your own and learn how to adapt these models to drive business impact in your own organizations.

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8 Videos (Gesamt 68 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
8 Videos
Lecture 4-2: Classification Tree Example11m
Lecture 4-3: True and False Negatives8m
Lecture 4-4: Clock Example Exercise2m
Lecture 4-5: Making Recommendations13m
Lecture 4-6: Association Rule Mining6m
Lecture 4-7: Collaborative Filtering7m
Lecture 4-8: Recommendation Example in Rstudio and Summary12m
3 Lektüren
Module 4 Overview20m
Module 4 Readings, Data Sets, and Slides1h
Module 4 Peer Review Assignment Answer Key10m
2 praktische Übungen
Module 4 Practice Problems10m
Module 4 Graded Quiz30m

Dozent

Avatar

Sridhar Seshadri

Professor of Business Administration
Business Administration

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This Kurs is part of the 100% online Master of Business Administration (iMBA) from University of Illinois at Urbana-Champaign. If you are admitted to the full program, your courses count towards your degree learning.

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The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs. ...

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.

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