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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
9 heures pour terminer

Module 0 Get Ready & Module 1 Introduction to Analytics and Evolution of Statistical Inference

This session is an overview of the business data analytics process and its components. It introduces to different modeling paradigms and invites the student to match problems to modeling paradigms. The module concludes with an overview of Rattle an interface for R and its use for univariate analysis. 

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15 vidéos (Total 88 min), 10 lectures, 4 quiz
15 vidéos
Meet Professor Sridhar Seshadri1 min
Rattle Installation Guidelines for Windows6 min
Rattle Installation Guideline for MacOS11 min
Rattle Interface for Windows9 min
Lecture 1-1: Introduction to Analytics and Evolution of Statistical Inference3 min
Lecture 1-2: From Data to Decisions9 min
Lecture 1-3: The Evolution of Intelligent Machines3 min
Lecture 1-4: Common Paradigms6 min
Lecture 1-5-1: Examples of Paradigms – Part 14 min
Lecture 1-5-2: Examples of Paradigms – Part 26 min
Lecture 1-6: Introduction to Rattle4 min
Lecture 1-7: Importing Datasets in Rattle8 min
Lecture 1-8: Plotting Data and Creating Graphs in Rattle7 min
Lecture 1-9: Rattle Practice and Summary3 min
10 lectures
Syllabus30 min
About the Discussion Forums10 min
Glossary30 min
Brand Descriptions30 min
Update Your Profile10 min
Module 0 Agenda5 min
Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30 min
Module 1 Overview20 min
Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1 h
Module 1 Peer Review Assignment Answer Key20 min
3 exercices pour s'entraîner
Orientation Quiz10 min
Module 1 Practice Problems40 min
Module 1 Graded Quiz30 min
Semaine
2
6 heures pour terminer

Module 2 "Dating with Data"

This session focuses on identifying relationships between dependent and independent variables using a regression model. The goal is to find the best fitted model to the data to learn about the underlying relationship in the population.  

...
8 vidéos (Total 63 min), 3 lectures, 3 quiz
8 vidéos
Lecture 2-2: Developing and Estimating a Model3 min
Lecture 2-3: Univariate and Bivariate Plots8 min
Lecture 2-4: Bivariate Correlation5 min
Lecture 2-5-1: Estimating With Simple Models - Part 18 min
Lecture 2-5-2: Estimating With Simple Models - Part 210 min
Lecture 2-6: Improving the Model12 min
Lecture 2-7: Model Improvement Practice and Summary8 min
3 lectures
Module 2 Overview20 min
Module 2 Readings, Data Sets, and Slides1 h
Module 2 Peer Review Assignment Answer Key20 min
2 exercices pour s'entraîner
Module 2 Practice Problems40 min
Module 2 Graded Quiz30 min
Semaine
3
6 heures pour terminer

Module 3 Model Development and Testing with Holdout Data

This session introduces the student to use of a holdout data set for evaluating model performance. Methods of improving the model are discussed with emphasis on variable selection. Nuances of modeling discrete predictor variables and response variable are discussed. 

...
8 vidéos (Total 66 min), 3 lectures, 3 quiz
8 vidéos
Lecture 3-2: Introducing Root Mean Square Error14 min
Lecture 3-3: Variable Selection8 min
Lecture 3-4: Variable Selection with R Scripts8 min
Lecture 3-5: Introduction to Mallow's CP6 min
Lecture 3-6-1: Modeling Example – Part 18 min
Lecture 3-6-2: Modeling Example – Part 29 min
Lecture 3-7: Example Wrap-Up and Summary6 min
3 lectures
Module 3 Overview20 min
Module 3 Readings, Data Sets, and Slides1 h
Module 3 Peer Review Assignment Answer Key20 min
2 exercices pour s'entraîner
Module 3 Practice Problems20 min
Module 3 Graded Quiz30 min
Semaine
4
5 heures pour terminer

Module 4 Curse of Dimensionality

There has been a tremendous increase in the way data generation via sensors, digital platforms, user-generated content etc. are being used in the industry. For example, sensors continuously record data and store it for analysis at a later point. In the way data gets captured, there can be a lot of redundancy. With more variables, comes more trouble! There may be very little (or no) incremental information gained from these sources. This is the problem of high unwanted dimensions. And to avoid this trouble, data transformation and dimension reduction comes to the rescue by examining and extracting fewer dimensions while ensuring that it conveys the full information concisely. 

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7 vidéos (Total 67 min), 3 lectures, 3 quiz
7 vidéos
Lecture 4-2: Curse of Dimensionality9 min
Lecture 4-3: Limitations of Scatterplots10 min
Lecture 4-4: Principle Component Analysis10 min
Lecture 4-5: Principle Component Analysis in Rattle9 min
Lecture 4-6: Principle Component Analysis in Rattle With Regression10 min
Lecture 4-7: Principle Component Analysis Exercise and Summary8 min
3 lectures
Module 4 Overview20 min
Module 4 Readings, Data Sets, and Slides1 h
Module 4 Peer Review Assignment Answer Key20 min
2 exercices pour s'entraîner
Module 4 Practice Problems
Module 4 Graded Quiz30 min

Enseignant

Avatar

Sridhar Seshadri

Professor of Business Administration
Business Administration

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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. Commencer un cours ouvert ou une spécialisation aujourd'hui pour suivre des cours proposés par iMBA et terminer vos devoirs à votre rythme. Dès que vous terminez un cours, vous recevez un Certificat que vous pourrez ajouter à votre profil Linkedin et à votre CV. Si vous postulez et 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.