Über diesen Kurs
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Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 18 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

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

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

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

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
4.2
10 BewertungenChevron Right

Top-Bewertungen von Predictive Analytics and Data Mining

von SKAug 4th 2019

Prof. Seshadri was amazing. Learned how to model and analyze data for various use cases. Excellent course for people looking for a good understanding of data modeling and data mining.

von VCAug 7th 2019

Professor Seshadri is a master of the Data Analytics art! Great teacher. Learned a lot and loved the course.

Dozent

Avatar

Sridhar Seshadri

Professor of Business Administration
Business Administration

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.

Über University of Illinois at Urbana-Champaign

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.

  • 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.

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