Informações sobre o curso
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100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 13 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: 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. You will also learn 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 vídeos ((Total 98 mín.)), 10 leituras, 4 testes
13 videos
Rattle Installation Guideline for MacOS11min
Rattle Interface for Windows9min
Lecture 1-1: Introduction to Clustering11min
Lecture 1-2: Applications of Clustering7min
Lecture 1-3: How to Cluster10min
Lecture 1-4: Introduction to K Means8min
Lecture 1-5: Hierarchical (Agglomerative) Clustering8min
Lecture 1-6: Measuring Similarity Between Clusters10min
Lecture 1-7: Real World Clustering Example6min
Lecture 1-8: Clustering Practice and Summary3min
10 leituras
Syllabus30min
About the Discussion Forums10min
Glossary10min
Brand Descriptions10min
Update Your Profile10min
Module 0 Agenda10min
Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30min
Module 1 Overview20min
Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1h 30min
Module 1 Peer Review Assignment Answer Key10min
3 exercícios práticos
Orientation Quiz10min
Module 1 Practice Problems10min
Module 1 Graded Quiz30min
Semana
2
5 horas para concluir

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 vídeos ((Total 65 mín.)), 3 leituras, 3 testes
7 videos
Lecture 2-4: Entropy and Decision Trees14min
Lecture 2-5: Classification Tree Example7min
Lecture 2-6: Regression Tree Example8min
Lecture 2-7: Introduction to Forests and Spam Filter Exercise9min
3 leituras
Module 2 Overview20min
Module 2 Readings, Data Sets, and Slides30min
Module 2 Peer Review Assignment Answer Key10min
2 exercícios práticos
Module 2 Practice Problems
Module 2 Graded Quiz30min
Semana
3
5 horas para concluir

Module 3: Rules, Rules, and More Rules

This module will focus on three key topics, namely rules, nearest neighbor methods, and Bayesian methods. Over the course of 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 topics focus on the classification of data.

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8 vídeos ((Total 65 mín.)), 3 leituras, 3 testes
8 videos
Lecture 3-4: Selecting the Best K in Rstudio12min
Lecture 3-5: Bayes' Rule7min
Lecture 3-6: The Naïve Bayes Trick13min
Lecture 3-7: Employee Attrition Example5min
Lecture 3-8: Employee Attrition Example in Rstudio, Exercise, and Summary9min
3 leituras
Module 3 Overview20min
Module 3 Readings, Data Sets, and Slides30min
Module 3 Peer Review Assignment Answer Key10min
2 exercícios práticos
Module 3 Practice Problems10min
Module 3 Graded Quiz30min
Semana
4
4 horas para concluir

Module 4: Model Performance and Recommendation Systems

In this module, you will study tools for recognizing what to recommend, and identify cross-sell or upsell opportunities. As the last module of the course, we will wrap up the content 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 vídeos ((Total 68 mín.)), 3 leituras, 3 testes
8 videos
Lecture 4-4: Clock Example Exercise2min
Lecture 4-5: Making Recommendations13min
Lecture 4-6: Association Rule Mining6min
Lecture 4-7: Collaborative Filtering7min
Lecture 4-8: Recommendation Example in Rstudio and Summary12min
3 leituras
Module 4 Overview20min
Module 4 Readings, Data Sets, and Slides1h
Module 4 Peer Review Assignment Answer Key10min
2 exercícios práticos
Module 4 Practice Problems10min
Module 4 Graded Quiz30min

Instrutores

Avatar

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 Business Administration (iMBA) 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.