À propos de ce cours

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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Approx. 68 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
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Offert par

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Université de l'Illinois à Urbana-Champaign

Commencez à travailler pour obtenir votre master

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 seront pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

1 heure pour terminer

Course Orientation

1 heure pour terminer
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 Quiz30 min
9 heures pour terminer

Module 1: Introduction to Machine Learning

9 heures pour terminer
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

Semaine 2

9 heures pour terminer

Module 2: Fundamental Algorithms

9 heures pour terminer
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

Semaine 3

8 heures pour terminer

Module 3: Practical Concepts in Machine Learning

8 heures pour terminer
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

Semaine 4

9 heures pour terminer

Module 4: Overfitting & Regularization

9 heures pour terminer
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

Avis

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Foire Aux Questions

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.

    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

  • When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

  • You will be eligible for a full refund until two weeks after your payment date, or (for courses that have just launched) until two weeks after the first session of the course begins, whichever is later. You cannot receive a refund once you’ve earned a Course Certificate, even if you complete the course within the two-week refund period. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You’ll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. Learn more.

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