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.

Aprox. 10 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês, Coreano

Habilidades que você terá

Regression AnalysisData CleansingPredictive ModellingExploratory Data Analysis

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Inglês

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Instrutores

oferecido por

Logotipo de Universidade do Colorado em Boulder

Universidade do Colorado em Boulder

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

4 horas para concluir

Exploratory Data Analysis and Visualizations

4 horas para concluir
8 vídeos (Total 38 mín.), 1 leitura, 3 testes
8 videos
0. Introduction to the Module. Why Exploratory Data Analysis is Important3min
1. Data Cleanup and Transformation4min
2. Dealing With Missing Values6min
3. Dealing with Outliers3min
4. Adding and Removing Variables4min
5. Common Graphs7min
6. What is Good Data Visualization?4min
1 leituras
Register for Analytic Solver Platform for Education (ASPE)10min
2 exercícios práticos
Week 1 Quiz48min
Week 1 Application Assignment 1 (optional): Data Cleanup6min
Semana
2

Semana 2

2 horas para concluir

Predicting a Continuous Variable

2 horas para concluir
8 vídeos (Total 41 mín.)
8 videos
1. Introduction to Linear Regression8min
2. Assessing Predictive Accuracy Using Cross-Validation5min
3. Multiple Regression4min
4. Improving Model Fit3min
5. Model Selection3min
6. Challenges of Predictive Modeling5min
7. How to Build a Model using XLMiner8min
2 exercícios práticos
Week 2 Quiz18min
Week 2 Application Assignment40min
Semana
3

Semana 3

1 hora para concluir

Predicting a Binary Outcome

1 hora para concluir
8 vídeos (Total 33 mín.)
8 videos
1. Introduction to Logistic Regression4min
2. Building Logistic Regression Model6min
3. Multiple Logistic Regression3min
4. Cross Validation and Confusion Matrix5min
5. Cost Sensitive Classification2min
6. Comparing Models Independent of Costs and Cutoffs3min
7. Building Logistic Regression Models using XLMiner6min
2 exercícios práticos
Week 3 Quiz14min
Week 3 Application Assignment26min
Semana
4

Semana 4

4 horas para concluir

Trees and Other Predictive Models

4 horas para concluir
8 vídeos (Total 32 mín.)
8 videos
1. Introduction to Trees2min
2. Classification Trees5min
3. Regression Trees2min
4. Bagging, Boosting, Random Forest4min
5. Building Trees with XLMiner5min
6. Neural Networks5min
7. Building Neural Networks using XLMiner4min
3 exercícios práticos
Week 4 Quiz12min
Week 4 Application Assignment10min
Final Course Assignment Quiz40min

Avaliações

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Sobre Programa de cursos integrados Advanced Business Analytics

The Advanced Business Analytics Specialization brings together academic professionals and experienced practitioners to share real world data analytics skills you can use to grow your business, increase profits, and create maximum value for your shareholders. Learners gain practical skills in extracting and manipulating data using SQL code, executing statistical methods for descriptive, predictive, and prescriptive analysis, and effectively interpreting and presenting analytic results. The problems faced by decision makers in today’s competitive business environment are complex. Achieve a clear competitive advantage by using data to explain the performance of a business, evaluate different courses of action, and employ a structured approach to business problem-solving. Check out a one-minute video about this specialization to learn more!...
Advanced Business Analytics

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 se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. 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.