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Prazos flexíveis

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Nível intermediário

Aprox. 14 horas para completar

Sugerido: 4-6 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
8 horas para concluir

Module 0 Get Ready & Module 1 Introduction to Analytics and Evolution of Statistical Inference

This session is an overview of the business data analytics process and its components. It introduces to different modeling paradigms and invites the student to match problems to modeling paradigms. The module concludes with an overview of Rattle an interface for R and its use for univariate analysis. 

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14 vídeos ((Total 86 mín.)), 10 leituras, 3 testes
14 videos
Rattle Installation Guidelines for Windows6min
Rattle Installation Guideline for MacOS11min
Rattle Interface for Windows9min
Lecture 1-1: Introduction to Analytics and Evolution of Statistical Inference3min
Lecture 1-2: From Data to Decisions9min
Lecture 1-3: The Evolution of Intelligent Machines3min
Lecture 1-4: Common Paradigms6min
Lecture 1-5-1: Examples of Paradigms – Part 14min
Lecture 1-5-2: Examples of Paradigms – Part 26min
Lecture 1-6: Introduction to Rattle4min
Lecture 1-7: Importing Datasets in Rattle8min
Lecture 1-8: Plotting Data and Creating Graphs in Rattle7min
Lecture 1-9: Rattle Practice and Summary3min
10 leituras
Syllabus30min
About the Discussion Forums10min
Glossary30min
Brand Descriptions30min
Update Your Profile10min
Module 0 Agenda5min
Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30min
Module 1 Overview20min
Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1h
Module 1 Peer Review Assignment Answer Key20min
2 exercícios práticos
Orientation Quiz10min
Module 1 Graded Quiz30min
Semana
2
6 horas para concluir

Module 2 "Dating with Data"

This session focuses on identifying relationships between dependent and independent variables using a regression model. The goal is to find the best fitted model to the data to learn about the underlying relationship in the population.  

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8 vídeos ((Total 63 mín.)), 3 leituras, 3 testes
8 videos
Lecture 2-2: Developing and Estimating a Model3min
Lecture 2-3: Univariate and Bivariate Plots8min
Lecture 2-4: Bivariate Correlation5min
Lecture 2-5-1: Estimating With Simple Models - Part 18min
Lecture 2-5-2: Estimating With Simple Models - Part 210min
Lecture 2-6: Improving the Model12min
Lecture 2-7: Model Improvement Practice and Summary8min
3 leituras
Module 2 Overview20min
Module 2 Readings, Data Sets, and Slides1h
Module 2 Peer Review Assignment Answer Key20min
2 exercícios práticos
Module 2 Practice Problems40min
Module 2 Graded Quiz30min
Semana
3
6 horas para concluir

Module 3 Model Development and Testing with Holdout Data

This session introduces the student to use of a holdout data set for evaluating model performance. Methods of improving the model are discussed with emphasis on variable selection. Nuances of modeling discrete predictor variables and response variable are discussed. 

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8 vídeos ((Total 66 mín.)), 3 leituras, 4 testes
8 videos
Lecture 3-2: Introducing Root Mean Square Error14min
Lecture 3-3: Variable Selection8min
Lecture 3-4: Variable Selection with R Scripts8min
Lecture 3-5: Introduction to Mallow's CP6min
Lecture 3-6-1: Modeling Example – Part 18min
Lecture 3-6-2: Modeling Example – Part 29min
Lecture 3-7: Example Wrap-Up and Summary6min
3 leituras
Module 3 Overview20min
Module 3 Readings, Data Sets, and Slides1h
Module 3 Peer Review Assignment Answer Key20min
3 exercícios práticos
Module 3 Practice Problems (A)40min
Module 3 Practice Problems (B)20min
Module 3 Graded Quiz30min
Semana
4
5 horas para concluir

Module 4 Curse of Dimensionality

There has been a tremendous increase in the way data generation via sensors, digital platforms, user-generated content etc. are being used in the industry. For example, sensors continuously record data and store it for analysis at a later point. In the way data gets captured, there can be a lot of redundancy. With more variables, comes more trouble! There may be very little (or no) incremental information gained from these sources. This is the problem of high unwanted dimensions. And to avoid this trouble, data transformation and dimension reduction comes to the rescue by examining and extracting fewer dimensions while ensuring that it conveys the full information concisely. 

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7 vídeos ((Total 67 mín.)), 3 leituras, 3 testes
7 videos
Lecture 4-2: Curse of Dimensionality9min
Lecture 4-3: Limitations of Scatterplots10min
Lecture 4-4: Principle Component Analysis10min
Lecture 4-5: Principle Component Analysis in Rattle9min
Lecture 4-6: Principle Component Analysis in Rattle With Regression10min
Lecture 4-7: Principle Component Analysis Exercise and Summary8min
3 leituras
Module 4 Overview20min
Module 4 Readings, Data Sets, and Slides1h
Module 4 Peer Review Assignment Answer Key20min
2 exercícios práticos
Module 4 Practice Problems
Module 4 Graded Quiz30min

Instrutores

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Sridhar Seshadri

Professor of Business Administration
Business Administration

Comece a trabalhar rumo ao seu mestrado

Este curso é parte da graduação 100% on-line Master of Science in Accountancy (iMSA) da Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign. Caso seja aceito para o programa completo, seus cursos contarão para sua graduação.

Sobre Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em 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. ...

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.