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. 24 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Predictive AnalyticsDecision-Making SoftwareGeodemographic SegmentationValidated Learning
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
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Nível intermediário
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oferecido por

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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

9 horas para concluir

Module 0: Get Ready & Module 1: Drowning in Data, Starving for Knowledge

9 horas para concluir
13 vídeos (Total 104 mín.), 11 leituras, 4 testes
13 videos
Meet Professor Sridhar Seshadri1min
Rattle Installation Guidelines for Windows11min
R and Rattle Installation Instructions for Mac OS14min
Overview of Rattle7min
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
11 leituras
Syllabus30min
About the Discussion Forums10min
Glossary10min
Brand Descriptions10min
Update Your Profile10min
Module 0 Agenda5min
Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30min
Frequent Asked Questions10min
Module 1 Overview20min
Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1h 30min
Module 1 Peer Review Assignment Answer Key10min
3 exercícios práticos
Orientation Quiz30min
Module 1 Practice Problems10min
Module 1 Graded Quiz30min
Semana
2

Semana 2

5 horas para concluir

Module 2: Decision Trees

5 horas para concluir
7 vídeos (Total 65 mín.), 3 leituras, 3 testes
7 videos
Lecture 2-2: Model Complexity7min
Lecture 2-3: Rule Based Classifiers9min
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 Problems30min
Module 2 Graded Quiz30min
Semana
3

Semana 3

5 horas para concluir

Module 3: Rules, Rules, and More Rules

5 horas para concluir
8 vídeos (Total 65 mín.), 3 leituras, 3 testes
8 videos
Lecture 3-2: K-Nearest Neighbor9min
Lecture 3-3: K-Nearest Neighbor Classifier3min
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

Semana 4

5 horas para concluir

Module 4: Model Performance and Recommendation Systems

5 horas para concluir
8 vídeos (Total 68 mín.), 3 leituras, 3 testes
8 videos
Lecture 4-2: Classification Tree Example11min
Lecture 4-3: True and False Negatives8min
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

Avaliações

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Perguntas Frequentes – FAQ

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  • Você poderá pedir reembolso total até duas semanas após a data do pagamento, ou (para cursos recém-iniciados) até duas semanas após o início da primeira sessão do curso, o que ocorrer por último. Você não poderá receber reembolso após obter o Certificado de Curso, mesmo que tenha completado o curso dentro do período de duas semanas. Veja nossa política para o reembolso total.

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  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

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