Acerca de este Curso

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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.

Aprox. 10 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Habilidades que obtendrás

Regression AnalysisData CleansingPredictive ModellingExploratory Data Analysis

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Instructor

ofrecido por

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Universidad de Colorado en Boulder

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

4 horas para completar

Exploratory Data Analysis and Visualizations

4 horas para completar
8 videos (Total 38 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios
8 videos
0. Introduction to the Module. Why Exploratory Data Analysis is Important3m
1. Data Cleanup and Transformation4m
2. Dealing With Missing Values6m
3. Dealing with Outliers3m
4. Adding and Removing Variables4m
5. Common Graphs7m
6. What is Good Data Visualization?4m
1 lectura
Register for Analytic Solver Platform for Education (ASPE)10m
2 ejercicios de práctica
Week 1 Quiz48m
Week 1 Application Assignment 1 (optional): Data Cleanup6m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Predicting a Continuous Variable

2 horas para completar
8 videos (Total 41 minutos)
8 videos
1. Introduction to Linear Regression8m
2. Assessing Predictive Accuracy Using Cross-Validation5m
3. Multiple Regression4m
4. Improving Model Fit3m
5. Model Selection3m
6. Challenges of Predictive Modeling5m
7. How to Build a Model using XLMiner8m
2 ejercicios de práctica
Week 2 Quiz18m
Week 2 Application Assignment40m
Semana
3

Semana 3

1 hora para completar

Predicting a Binary Outcome

1 hora para completar
8 videos (Total 33 minutos)
8 videos
1. Introduction to Logistic Regression4m
2. Building Logistic Regression Model6m
3. Multiple Logistic Regression3m
4. Cross Validation and Confusion Matrix5m
5. Cost Sensitive Classification2m
6. Comparing Models Independent of Costs and Cutoffs3m
7. Building Logistic Regression Models using XLMiner6m
2 ejercicios de práctica
Week 3 Quiz14m
Week 3 Application Assignment26m
Semana
4

Semana 4

4 horas para completar

Trees and Other Predictive Models

4 horas para completar
8 videos (Total 32 minutos)
8 videos
1. Introduction to Trees2m
2. Classification Trees5m
3. Regression Trees2m
4. Bagging, Boosting, Random Forest4m
5. Building Trees with XLMiner5m
6. Neural Networks5m
7. Building Neural Networks using XLMiner4m
3 ejercicios de práctica
Week 4 Quiz12m
Week 4 Application Assignment10m
Final Course Assignment Quiz40m

Acerca de Programa especializado: Advanced Business Analytics

The Advanced Business Analytics Specialization brings together academic professionals and experienced practitioners to share real world data analytics skills you can use to grow your business, increase profits, and create maximum value for your shareholders. Learners gain practical skills in extracting and manipulating data using SQL code, executing statistical methods for descriptive, predictive, and prescriptive analysis, and effectively interpreting and presenting analytic results. The problems faced by decision makers in today’s competitive business environment are complex. Achieve a clear competitive advantage by using data to explain the performance of a business, evaluate different courses of action, and employ a structured approach to business problem-solving. Check out a one-minute video about this specialization to learn more!...
Advanced Business Analytics

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 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.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

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