Über diesen Kurs

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Regression AnalysisData CleansingPredictive ModellingExploratory Data Analysis
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Dozent

von

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University of Colorado Boulder

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up57%(1,272 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Exploratory Data Analysis and Visualizations

3 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 38 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
8 Videos
0. Introduction to the Module. Why Exploratory Data Analysis is Important3m
1. Data Cleanup and Transformation4m
2. Dealing With Missing Values6m
3. Dealing with Outliers3m
4. Adding and Removing Variables4m
5. Common Graphs7m
6. What is Good Data Visualization?4m
1 Lektüre
Register for Analytic Solver Platform for Education (ASPE)10m
2 praktische Übungen
Week 1 Quiz30m
Week 1 Application Assignment 1 (optional): Data Cleanup30m
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Predicting a Continuous Variable

2 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 41 min)
8 Videos
1. Introduction to Linear Regression8m
2. Assessing Predictive Accuracy Using Cross-Validation5m
3. Multiple Regression4m
4. Improving Model Fit3m
5. Model Selection3m
6. Challenges of Predictive Modeling5m
7. How to Build a Model using XLMiner8m
2 praktische Übungen
Week 2 Quiz30m
Week 2 Application Assignment40m
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Predicting a Binary Outcome

2 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 33 min)
8 Videos
1. Introduction to Logistic Regression4m
2. Building Logistic Regression Model6m
3. Multiple Logistic Regression3m
4. Cross Validation and Confusion Matrix5m
5. Cost Sensitive Classification2m
6. Comparing Models Independent of Costs and Cutoffs3m
7. Building Logistic Regression Models using XLMiner6m
2 praktische Übungen
Week 3 Quiz30m
Week 3 Application Assignment30m
Woche
4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Trees and Other Predictive Models

4 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 32 min)
8 Videos
1. Introduction to Trees2m
2. Classification Trees5m
3. Regression Trees2m
4. Bagging, Boosting, Random Forest4m
5. Building Trees with XLMiner5m
6. Neural Networks5m
7. Building Neural Networks using XLMiner4m
3 praktische Übungen
Week 4 Quiz30m
Week 4 Application Assignment30m
Final Course Assignment Quiz30m

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