Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 30 horas para completar

Sugerido: Eight weeks of study, eight hours per week....

Inglês

Legendas: Inglês

O que você vai aprender

  • The concept of various machine learning algorithms.

  • How to apply machine learning models on datasets with Python in Jupyter Notebook.

  • How to evaluate machine learning models.

  • How to optimize machine learning models.

Habilidades que você terá

Text AnalysisBasic Time Series AnalysisMachine Learning Model Evaluation and OptimizationPython ProgrammingMachine Learning Modeling

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 30 horas para completar

Sugerido: Eight weeks of study, eight hours per week....

Inglês

Legendas: Inglês

oferecido por

Logotipo de Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign

Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign

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.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

1 hora para concluir

INTRODUCTION TO THE COURSE

1 hora para concluir
2 vídeos (Total 9 mín.), 3 leituras
2 videos
About Linden Lu3min
3 leituras
Syllabus10min
Glossary10min
Update Your Profile10min
8 horas para concluir

MODULE 1: INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

8 horas para concluir
4 vídeos (Total 24 mín.), 1 leitura, 2 testes
4 videos
1.1 Introduction to Machine Learning6min
1.2 Introduction to Data Preprocessing10min
1.3 Introduction to Machine Learning Algorithms3min
1 leituras
Module 1 Overview and Resources10min
1 exercício prático
Module 1 Quiz20min
Semana
2

Semana 2

8 horas para concluir

MODULE 2: FUNDAMENTAL ALGORITHMS I

8 horas para concluir
4 vídeos (Total 31 mín.), 1 leitura, 2 testes
4 videos
2.1 Introduction to Linear Regression12min
2.2 Introduction to Logistic Regression8min
2.3 Introduction to Decision Tree6min
1 leituras
Module 2 Overview and Resources10min
1 exercício prático
Module 2 Quiz20min
Semana
3

Semana 3

8 horas para concluir

MODULE 3: Fundamental Algorithms II

8 horas para concluir
4 vídeos (Total 15 mín.), 1 leitura, 2 testes
4 videos
3.1 Introduction to K-nearest Neighbors5min
3.2 Introduction to Support Vector Machine4min
3.3 Introduction to Bagging and Random Forest3min
1 leituras
Module 3 Overview and Resources10min
1 exercício prático
Module 3 Quiz20min
Semana
4

Semana 4

8 horas para concluir

MODULE 4: MODEL EVALUATION

8 horas para concluir
4 vídeos (Total 31 mín.), 1 leitura, 2 testes
4 videos
4.1 Regressive Evaluation Metrics8min
4.2 Classification Evaluation Metrics I13min
4.3 Classification Evaluation Metrics II7min
1 leituras
Module 4 Overview and Resources10min
1 exercício prático
Module 4 Quiz20min

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.