Acerca de este Curso

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Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Aprox. 68 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

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Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

Comienza a trabajar para obtener tu maestría

Este curso es parte del Master of Science in Accountancy (iMSA) completamente en línea de Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. Si eres aceptado en el programa completo, tus cursos cuentan para tu título.

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

1 hora para completar

Course Orientation

1 hora para completar
2 videos (Total 9 minutos), 4 lecturas, 1 cuestionario
2 videos
Meet Professor Brunner4m
4 lecturas
Syllabus10m
About the Discussion Forums10m
Updating Your Profile10m
Social Media10m
1 ejercicio de práctica
Orientation Quiz30m
9 horas para completar

Module 1: Introduction to Machine Learning

9 horas para completar
4 videos (Total 47 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios
4 videos
Introduction to Machine Learning14m
Introduction to Linear Regression14m
Introduction to k-nn12m
3 lecturas
Module 1 Overview10m
Lesson 1-1 Readings10m
Lesson 1-2 Readings10m
1 ejercicio de práctica
Module 1 Graded Quiz20m
Semana
2

Semana 2

9 horas para completar

Module 2: Fundamental Algorithms

9 horas para completar
5 videos (Total 52 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios
5 videos
Introduction to Fundamental Algorithms3m
Introduction to Logistics Regression14m
Introduction to Decision Trees15m
Introduction to Support Vector Machine13m
4 lecturas
Module 2 Overview10m
Lesson 2-1 Readings10m
Lesson 2-3 Readings10m
Lesson 2-4 Readings10m
1 ejercicio de práctica
Module 2 Graded Quiz20m
Semana
3

Semana 3

8 horas para completar

Module 3: Practical Concepts in Machine Learning

8 horas para completar
5 videos (Total 40 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios
5 videos
Introduction to Modeling Success6m
Introduction to Bagging11m
Introduction to Boosting9m
Introduction to ML Pipelines8m
3 lecturas
Module 3 Overview10m
Lesson 3-1 Readings10m
Lesson 3-2 Readings10m
1 ejercicio de práctica
Module 3 Graded Quiz20m
Semana
4

Semana 4

9 horas para completar

Module 4: Overfitting & Regularization

9 horas para completar
5 videos (Total 48 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios
5 videos
Introduction to Overfitting4m
Introduction to Cross-Validation13m
Introduction to Model-Selection16m
Introduction to Regularization8m
4 lecturas
Module 4 Overview10m
Lesson 4-1 Readings10m
Lesson 4-2 Readings10m
Lesson 4-3 Readings10m
1 ejercicio de práctica
Module 4 Graded Quiz20m

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.

  • Puedes solicitar un reembolso completo hasta dos semanas después de tu fecha de pago o (para los cursos que se lanzaron recientemente) hasta dos semanas después del comienzo de la primera sesión del curso, lo que ocurra después. No puedes recibir un reembolso luego de obtener un Certificado de curso, aun cuando completes el curso dentro del período de reembolso de dos semanas. Consulta nuestra política de reembolsos completa.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el vínculo de Ayuda económica que está debajo del botón 'Inscribirse' a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud y recibirás una notificación cuando se apruebe. Obtén más información.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.