À propos de ce cours

27,436 consultations récentes

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 63 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • The concept of various machine learning algorithms.

  • How to apply machine learning models on datasets with Python in Jupyter Notebook.

  • How to evaluate machine learning models.

  • How to optimize machine learning models.

Compétences que vous acquerrez

Text AnalysisBasic Time Series AnalysisMachine Learning Model Evaluation and OptimizationPython ProgrammingMachine Learning Modeling

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 63 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais

Offert par

Logo Université de l'Illinois à Urbana-Champaign

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 Business Administration (iMBA) 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

INTRODUCTION TO THE COURSE

1 heure pour terminer
2 vidéos (Total 9 min), 3 lectures
2 vidéos
About Linden Lu3 min
3 lectures
Syllabus10 min
Glossary10 min
Update Your Profile10 min
8 heures pour terminer

MODULE 1: INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

8 heures pour terminer
4 vidéos (Total 24 min), 1 lecture, 2 quiz
4 vidéos
1.1 Introduction to Machine Learning6 min
1.2 Introduction to Data Preprocessing10 min
1.3 Introduction to Machine Learning Algorithms3 min
1 lecture
Module 1 Overview and Resources10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 1 Quiz20 min
Semaine
2

Semaine 2

8 heures pour terminer

MODULE 2: FUNDAMENTAL ALGORITHMS I

8 heures pour terminer
4 vidéos (Total 31 min), 1 lecture, 2 quiz
4 vidéos
2.1 Introduction to Linear Regression12 min
2.2 Introduction to Logistic Regression8 min
2.3 Introduction to Decision Tree6 min
1 lecture
Module 2 Overview and Resources10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 2 Quiz20 min
Semaine
3

Semaine 3

8 heures pour terminer

MODULE 3: Fundamental Algorithms II

8 heures pour terminer
4 vidéos (Total 15 min), 1 lecture, 2 quiz
4 vidéos
3.1 Introduction to K-nearest Neighbors5 min
3.2 Introduction to Support Vector Machine4 min
3.3 Introduction to Bagging and Random Forest3 min
1 lecture
Module 3 Overview and Resources10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 3 Quiz20 min
Semaine
4

Semaine 4

8 heures pour terminer

MODULE 4: MODEL EVALUATION

8 heures pour terminer
4 vidéos (Total 31 min), 1 lecture, 2 quiz
4 vidéos
4.1 Regressive Evaluation Metrics8 min
4.2 Classification Evaluation Metrics I13 min
4.3 Classification Evaluation Metrics II7 min
1 lecture
Module 4 Overview and Resources10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 4 Quiz20 min

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.