Acerca de este Curso

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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. 32 horas para completar

Sugerido: Eight weeks of study, eight hours per week....

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Check

    The concept of various machine learning algorithms.

  • Check

    How to apply machine learning models on datasets with Python in Jupyter Notebook.

  • Check

    How to evaluate machine learning models.

  • Check

    How to optimize machine learning models.

Habilidades que obtendrás

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

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

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Nivel intermedio

Aprox. 32 horas para completar

Sugerido: Eight weeks of study, eight hours per week....

Inglés (English)

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Instructor

Imagen del instructor, Linden Lu

Linden Lu 

Instructor
Department of Accountancy
539 alumnos
2 cursos

ofrecido por

Logotipo de Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

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.