4.4
estrellas
129 calificaciones

Sridhar Seshadri

10.910 ya inscrito

Ofrecido Por

Predictive Analytics and Data Mining

Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

Acerca de este Curso

7417 vistas recientes

This course introduces students to the science of business analytics while casting a keen eye toward the artful use of numbers found in the digital space. The goal is to provide businesses and managers with the foundation needed to apply data analytics to real-world challenges they confront daily in their professional lives. Students will learn to identify the ideal analytic tool for their specific needs; understand valid and reliable ways to collect, analyze, and visualize data; and utilize data in decision making for their agencies, organizations or clients.

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Nivel intermedio

Aprox. 23 horas para completar

Inglés (English)

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

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Habilidades que obtendrás

Predictive Analytics
Decision-Making Software
Geodemographic Segmentation
Validated Learning

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Instructor

Calificación del instructor

4,22/5 (30 calificaciones)

Sridhar Seshadri

Professor of Business Administration

Business Administration

16.324 alumnos

2 cursos

Ofrecido por

Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

9 horas para completar

Module 0: Get Ready & Module 1: Drowning in Data, Starving for Knowledge

9 horas para completar

13 videos (Total 104 minutos), 11 lecturas, 4 cuestionarios

13 videos

Welcome to Predictive Analytics and Data Mining2mMeet Professor Sridhar Seshadri1mRattle Installation Guidelines for Windows11mR and Rattle Installation Instructions for Mac OS14mOverview of Rattle7mLecture 1-1: Introduction to Clustering11mLecture 1-2: Applications of Clustering7mLecture 1-3: How to Cluster10mLecture 1-4: Introduction to K Means8mLecture 1-5: Hierarchical (Agglomerative) Clustering8mLecture 1-6: Measuring Similarity Between Clusters10mLecture 1-7: Real World Clustering Example6mLecture 1-8: Clustering Practice and Summary3m

11 lecturas

Syllabus30mAbout the Discussion Forums10mGlossary10mBrand Descriptions10mUpdate Your Profile10mModule 0 Agenda5mRattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30mFrequent Asked Questions10mModule 1 Overview20mModule 1 Readings, Data Sets, and Slides1h 30mModule 1 Peer Review Assignment Answer Key10m

3 ejercicios de práctica

Orientation Quiz30mModule 1 Practice Problems10mModule 1 Graded Quiz30m

Semana2

Semana 2

5 horas para completar

Module 2: Decision Trees

5 horas para completar

7 videos (Total 65 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

7 videos

Lecture 2-1: Introduction to Discriminative Classifiers7mLecture 2-2: Model Complexity7mLecture 2-3: Rule Based Classifiers9mLecture 2-4: Entropy and Decision Trees14mLecture 2-5: Classification Tree Example7mLecture 2-6: Regression Tree Example8mLecture 2-7: Introduction to Forests and Spam Filter Exercise9m

3 lecturas

Module 2 Overview20mModule 2 Readings, Data Sets, and Slides30mModule 2 Peer Review Assignment Answer Key10m

2 ejercicios de práctica

Module 2 Practice Problems30mModule 2 Graded Quiz30m

Semana3

Semana 3

5 horas para completar

Module 3: Rules, Rules, and More Rules

5 horas para completar

8 videos (Total 65 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

8 videos

Lecture 3-1: Introduction to Rules4mLecture 3-2: K-Nearest Neighbor9mLecture 3-3: K-Nearest Neighbor Classifier3mLecture 3-4: Selecting the Best K in Rstudio12mLecture 3-5: Bayes' Rule7mLecture 3-6: The Naïve Bayes Trick13mLecture 3-7: Employee Attrition Example5mLecture 3-8: Employee Attrition Example in Rstudio, Exercise, and Summary9m

3 lecturas

Module 3 Overview20mModule 3 Readings, Data Sets, and Slides30mModule 3 Peer Review Assignment Answer Key10m

2 ejercicios de práctica

Module 3 Practice Problems10mModule 3 Graded Quiz30m

Semana4

Semana 4

5 horas para completar

Module 4: Model Performance and Recommendation Systems

5 horas para completar

8 videos (Total 68 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

8 videos

Lecture 4-1: Introduction to Model Performance6mLecture 4-2: Classification Tree Example11mLecture 4-3: True and False Negatives8mLecture 4-4: Clock Example Exercise2mLecture 4-5: Making Recommendations13mLecture 4-6: Association Rule Mining6mLecture 4-7: Collaborative Filtering7mLecture 4-8: Recommendation Example in Rstudio and Summary12m

3 lecturas

Module 4 Overview20mModule 4 Readings, Data Sets, and Slides1hModule 4 Peer Review Assignment Answer Key10m

2 ejercicios de práctica

Module 4 Practice Problems10mModule 4 Graded Quiz30m

Reseñas

4.4

31 reseña

5 stars
62,79 %
4 stars
24,80 %
3 stars
6,97 %
2 stars
0,77 %
1 star
4,65 %

Principales reseñas sobre PREDICTIVE ANALYTICS AND DATA MINING

por BB13 de sep. de 2020

Good foundation course to understand Data Aanlytisc

por BH28 de nov. de 2019

I have learned a lot by this course and Instructor, Thanks Coursera

por PB29 de ago. de 2021

Very detailed and well explained, good experience!

por P7 de oct. de 2020

I have successfully completed the course and it has helped me to upgrade my skills. I am sure that this is going to help me to carry out my future carrier in Data Analytics efficiently.

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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 compro el Certificado?
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.
¿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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