Acerca de este Curso

27,436 vistas recientes

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 63 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Qué aprenderás

  • 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 obtendrás

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

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 63 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

ofrecido por

Logotipo de Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

Comienza a trabajar para obtener tu maestría

Este curso es parte del Master of Business Administration (iMBA) 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

INTRODUCTION TO THE COURSE

1 hora para completar
2 videos (Total 9 minutos), 3 lecturas
2 videos
About Linden Lu3m
3 lecturas
Syllabus10m
Glossary10m
Update Your Profile10m
8 horas para completar

MODULE 1: INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

8 horas para completar
4 videos (Total 24 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
4 videos
1.1 Introduction to Machine Learning6m
1.2 Introduction to Data Preprocessing10m
1.3 Introduction to Machine Learning Algorithms3m
1 lectura
Module 1 Overview and Resources10m
1 ejercicio de práctica
Module 1 Quiz20m
Semana
2

Semana 2

8 horas para completar

MODULE 2: FUNDAMENTAL ALGORITHMS I

8 horas para completar
4 videos (Total 31 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
4 videos
2.1 Introduction to Linear Regression12m
2.2 Introduction to Logistic Regression8m
2.3 Introduction to Decision Tree6m
1 lectura
Module 2 Overview and Resources10m
1 ejercicio de práctica
Module 2 Quiz20m
Semana
3

Semana 3

8 horas para completar

MODULE 3: Fundamental Algorithms II

8 horas para completar
4 videos (Total 15 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
4 videos
3.1 Introduction to K-nearest Neighbors5m
3.2 Introduction to Support Vector Machine4m
3.3 Introduction to Bagging and Random Forest3m
1 lectura
Module 3 Overview and Resources10m
1 ejercicio de práctica
Module 3 Quiz20m
Semana
4

Semana 4

8 horas para completar

MODULE 4: MODEL EVALUATION

8 horas para completar
4 videos (Total 31 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
4 videos
4.1 Regressive Evaluation Metrics8m
4.2 Classification Evaluation Metrics I13m
4.3 Classification Evaluation Metrics II7m
1 lectura
Module 4 Overview and Resources10m
1 ejercicio de práctica
Module 4 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.

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