À propos de ce cours
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Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Approx. 40 heures pour terminer

Recommandé : 6 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

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Les étudiants prenant part à ce Course sont

  • Financial Analysts
  • Data Scientists
  • Accountants
  • Data Engineers
  • Product Managers

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
1 heure pour terminer

Course Orientation

2 vidéos (Total 9 min), 4 lectures, 1 quiz
2 vidéos
Meet Professor Brunner4 min
4 lectures
Syllabus10 min
About the Discussion Forums10 min
Updating Your Profile10 min
Social Media10 min
1 exercice pour s'entraîner
Orientation Quiz10 min
9 heures pour terminer

Module 1: Introduction to Machine Learning

4 vidéos (Total 47 min), 3 lectures, 2 quiz
4 vidéos
Introduction to Machine Learning14 min
Introduction to Linear Regression14 min
Introduction to k-nn12 min
3 lectures
Module 1 Overview10 min
Lesson 1-1 Readings10 min
Lesson 1-2 Readings10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 1 Graded Quiz20 min
Semaine
2
9 heures pour terminer

Module 2: Fundamental Algorithms

5 vidéos (Total 52 min), 4 lectures, 2 quiz
5 vidéos
Introduction to Fundamental Algorithms3 min
Introduction to Logistics Regression14 min
Introduction to Decision Trees15 min
Introduction to Support Vector Machine13 min
4 lectures
Module 2 Overview10 min
Lesson 2-1 Readings10 min
Lesson 2-3 Readings10 min
Lesson 2-4 Readings10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 2 Graded Quiz20 min
Semaine
3
8 heures pour terminer

Module 3: Practical Concepts in Machine Learning

5 vidéos (Total 40 min), 3 lectures, 2 quiz
5 vidéos
Introduction to Modeling Success6 min
Introduction to Bagging11 min
Introduction to Boosting9 min
Introduction to ML Pipelines8 min
3 lectures
Module 3 Overview10 min
Lesson 3-1 Readings10 min
Lesson 3-2 Readings10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 3 Graded Quiz20 min
Semaine
4
9 heures pour terminer

Module 4: Overfitting & Regularization

5 vidéos (Total 48 min), 4 lectures, 2 quiz
5 vidéos
Introduction to Overfitting4 min
Introduction to Cross-Validation13 min
Introduction to Model-Selection16 min
Introduction to Regularization8 min
4 lectures
Module 4 Overview10 min
Lesson 4-1 Readings10 min
Lesson 4-2 Readings10 min
Lesson 4-3 Readings10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 4 Graded Quiz20 min

Enseignant

Avatar

Robert Brunner

Professor
Accountancy

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Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master of Science in Accountancy (iMSA) de Université de l'Illinois à Urbana-Champaign. Si vous êtes admis au programme complet, vos cours sont pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

À propos de Université de l'Illinois à Urbana-Champaign

The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs. ...

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.