Este curso forma parte de Programa especializado: Análisis comercial

4.6

estrellas

15 calificaciones

Jessen Hobson +1 instructores más

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Parte del título de grado Master of Business Administration (iMBA)
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Programa especializado: Análisis comercialUniversidad de Illinois en Urbana-Champaign

Acerca de este Curso

6997 vistas recientes

One of the most exciting aspects of business analytics is finding patterns in the data using machine learning algorithms. In this course you will gain a conceptual foundation for why machine learning algorithms are so important and how the resulting models from those algorithms are used to find actionable insight related to business problems. Some algorithms are used for predicting numeric outcomes, while others are used for predicting the classification of an outcome. Other algorithms are used for creating meaningful groups from a rich set of data. Upon completion of this course, you will be able to describe when each algorithm should be used. You will also be given the opportunity to use R and RStudio to run these algorithms and communicate the results using R notebooks.

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Curso 4 de 6 en

Programa especializado: Análisis comercial

Nivel intermedio

Experience using R to assemble data, summarize data, and visually explore data.

Aprox. 13 horas para completar

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

Prueba Coursera para negocios

Qué aprenderás

1. Conceptual framework of ML algorithms
2. Conceptual foundation for interpreting ML results
3. Practice applying ML algorithms to business data

Habilidades que obtendrás

clustering
regression
R Programming
classification
prediction

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Instructores

Jessen Hobson

Professor of Accountancy

Department of Accountancy

8830 alumnos

3 cursos

Ronald Guymon

Senior Lecturer of Accountancy

Accountancy

52.441 alumnos

5 cursos

Ofrecido por

Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

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Este curso es parte de Master of Business Administration (iMBA) completamente en línea de Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. Si te aceptan en el programa completo, tus cursos cuentan para tu título de grado.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

6 horas para completar

Course Orientation and Module 1: Regression Algorithm for Testing and Predicting Business Data

6 horas para completar

16 videos (Total 111 minutos), 5 lecturas, 3 cuestionarios

16 videos

Course Introduction5mAbout Professor Jessen Hobson1mAbout Professor Ronald Guymon2mLearn on Your Terms30sModule 1 Introduction5mWhy Isn't EDA Enough?6mBusiness Problem3mData13mWhat Problems Can Regression Answer?7mCorrelation11mLinear Models10mSimple Regression13mResiduals and Predictions9mMultiple Regression9mDummy Variables8mModule 1 Conclusion1m

5 lecturas

Syllabus10mAbout the Discussion Forums10mLearn More About Flexible Learning Paths10mModule 1 Overview10mModule 1 Readings10m

2 ejercicios de práctica

Orientation QuizModule 1 Quiz30m

Semana2

Semana 2

2 horas para completar

Module 2: Framework for Machine Learning and Logistic Regression

2 horas para completar

14 videos (Total 98 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

14 videos

Module 2 Introduction8mInference, Prediction, and Experimentation6mCategories of ML Models, Part 1, Types of Data and Terms7mCategories of ML Models, Part 2, Categories of Algos7mHow Machine Learning Works in General9mEvaluating ML Model Quality6mIntroduce the Business Problem to Solve3mIntroduce the Data4mIntroduction to Logistic Regression6mLogistic Regression Hands on - One Variable (Part1)8mLogistic Regression Hands on - One Variable (Part2)8mLogistic Regression Hands on - One Variable (Part3)10mLogistic Regression Hands on - Multiple Variables7mModule 2 Conclusion2m

2 lecturas

Module 2 Overview10mModule 2 Reading10m

1 ejercicio de práctica

Module 2 Quiz30m

Semana3

Semana 3

2 horas para completar

Module 3: Classification Algorithms

2 horas para completar

12 videos (Total 82 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

12 videos

Module 3 Introduction3mIntroduce the Data4mIntroduction to Classification2mIntroduce the Business Problem4mIntroduction to K-Nearest Neighbors8mCreating KNN Model (Part 1)8mCreating KNN Model (Part 2)6mCreating KNN Model (Part 3)8mIntroduction to Decision Trees10mCreating Decision Tree Models10mEvaluating Results from Decision Trees9mModule 3 Conclusion3m

2 lecturas

Module 3 Overview10mModule 3 Reading10m

1 ejercicio de práctica

Module 3 Quiz30m

Semana4

Semana 4

3 horas para completar

Module 4: Clustering Algorithms

3 horas para completar

13 videos (Total 84 minutos), 4 lecturas, 1 cuestionario

13 videos

Module 4 Introduction5mIntroduce the Data4mIntroduction to Clustering and Questions that Clustering Can Answer6mIntroduce the Business Problem3mIntroduction to K-Means Clustering9mCreating K-Means Clusters9mEvaluating K-Means Clusters8mIntroduction to Density-Based Clustering5mCreating Density-Based Clusters8mEvaluating Density-Based Clusters9mModule 4 Conclusion4mCourse Conclusion4mGies Online Programs3m

4 lecturas

Module 4 Overview10mModule 4 Reading10mCongratulations10mGet Your Course Certificate10m

1 ejercicio de práctica

Module 4 Quiz30m

Acerca de Programa especializado: Análisis comercial

Our world has become increasingly digital, and business leaders need to make sense of the enormous amount of available data today. In order to make key strategic business decisions and leverage data as a competitive advantage, it is critical to understand how to draw key insights from this data. The Business Analytics specialization is targeted towards aspiring managers, senior managers, and business executives who wish to have a well-rounded knowledge of business analytics that integrates the areas of data science, analytics and business decision making.

The courses in this Specialization will focus on strategy, methods, tools, and applications that are widely used in business. Topics covered include: Data strategy at firms Reliable ways to collect, analyze, and visualize data–and utilize data in organizational decision making Understanding data modeling and predictive analytics at a high-level Learning basic methods of business analytics by working with data sets and tools such as Power BI, Alteryx, and RStudio Learning to make informed business decisions via analytics across key functional areas in business such as finance, marketing, retail & supply chain management, and social media to enhance profitability and competitiveness.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. 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 auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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Machine Learning Algorithms with R in Business Analytics

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