4.4
étoiles
127 évaluations

Sridhar Seshadri

10 565 déjà inscrits

Offert par

Predictive Analytics and Data Mining

Université de l'Illinois à Urbana-Champaign

À propos de ce cours

5 346 consultations récentes

This course introduces students to the science of business analytics while casting a keen eye toward the artful use of numbers found in the digital space. The goal is to provide businesses and managers with the foundation needed to apply data analytics to real-world challenges they confront daily in their professional lives. Students will learn to identify the ideal analytic tool for their specific needs; understand valid and reliable ways to collect, analyze, and visualize data; and utilize data in decision making for their agencies, organizations or clients.

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Predictive Analytics
Decision-Making Software
Geodemographic Segmentation
Validated Learning

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,22/5 (30 évaluations)

Sridhar Seshadri

Professor of Business Administration

Business Administration

15 834 étudiants

2 cours

Offert par

Université de l'Illinois à Urbana-Champaign

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

9 heures pour terminer

Module 0: Get Ready & Module 1: Drowning in Data, Starving for Knowledge

9 heures pour terminer

13 vidéos (Total 104 min), 11 lectures, 4 quiz

13 vidéos

Welcome to Predictive Analytics and Data Mining2 min

Meet Professor Sridhar Seshadri1 min

Rattle Installation Guidelines for Windows11 min

R and Rattle Installation Instructions for Mac OS14 min

Overview of Rattle7 min

Lecture 1-1: Introduction to Clustering11 min

Lecture 1-2: Applications of Clustering7 min

Lecture 1-3: How to Cluster10 min

Lecture 1-4: Introduction to K Means8 min

Lecture 1-5: Hierarchical (Agglomerative) Clustering8 min

Lecture 1-6: Measuring Similarity Between Clusters10 min

Lecture 1-7: Real World Clustering Example6 min

Lecture 1-8: Clustering Practice and Summary3 min

11 lectures

Syllabus30 min

About the Discussion Forums10 min

Glossary10 min

Brand Descriptions10 min

Update Your Profile10 min

Module 0 Agenda5 min

Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30 min

Frequent Asked Questions10 min

Module 1 Overview20 min

Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1h 30min

Module 1 Peer Review Assignment Answer Key10 min

3 exercices pour s'entraîner

Orientation Quiz30 min

Module 1 Practice Problems10 min

Module 1 Graded Quiz30 min

Semaine

Semaine 2

5 heures pour terminer

Module 2: Decision Trees

5 heures pour terminer

7 vidéos (Total 65 min), 3 lectures, 3 quiz

7 vidéos

Lecture 2-1: Introduction to Discriminative Classifiers7 min

Lecture 2-2: Model Complexity7 min

Lecture 2-3: Rule Based Classifiers9 min

Lecture 2-4: Entropy and Decision Trees14 min

Lecture 2-5: Classification Tree Example7 min

Lecture 2-6: Regression Tree Example8 min

Lecture 2-7: Introduction to Forests and Spam Filter Exercise9 min

3 lectures

Module 2 Overview20 min

Module 2 Readings, Data Sets, and Slides30 min

Module 2 Peer Review Assignment Answer Key10 min

2 exercices pour s'entraîner

Module 2 Practice Problems30 min

Module 2 Graded Quiz30 min

Semaine

Semaine 3

5 heures pour terminer

Module 3: Rules, Rules, and More Rules

5 heures pour terminer

8 vidéos (Total 65 min), 3 lectures, 3 quiz

8 vidéos

Lecture 3-1: Introduction to Rules4 min

Lecture 3-2: K-Nearest Neighbor9 min

Lecture 3-3: K-Nearest Neighbor Classifier3 min

Lecture 3-4: Selecting the Best K in Rstudio12 min

Lecture 3-5: Bayes' Rule7 min

Lecture 3-6: The Naïve Bayes Trick13 min

Lecture 3-7: Employee Attrition Example5 min

Lecture 3-8: Employee Attrition Example in Rstudio, Exercise, and Summary9 min

3 lectures

Module 3 Overview20 min

Module 3 Readings, Data Sets, and Slides30 min

Module 3 Peer Review Assignment Answer Key10 min

2 exercices pour s'entraîner

Module 3 Practice Problems10 min

Module 3 Graded Quiz30 min

Semaine

Semaine 4

5 heures pour terminer

Module 4: Model Performance and Recommendation Systems

5 heures pour terminer

8 vidéos (Total 68 min), 3 lectures, 3 quiz

8 vidéos

Lecture 4-1: Introduction to Model Performance6 min

Lecture 4-2: Classification Tree Example11 min

Lecture 4-3: True and False Negatives8 min

Lecture 4-4: Clock Example Exercise2 min

Lecture 4-5: Making Recommendations13 min

Lecture 4-6: Association Rule Mining6 min

Lecture 4-7: Collaborative Filtering7 min

Lecture 4-8: Recommendation Example in Rstudio and Summary12 min

3 lectures

Module 4 Overview20 min

Module 4 Readings, Data Sets, and Slides1 h

Module 4 Peer Review Assignment Answer Key10 min

2 exercices pour s'entraîner

Module 4 Practice Problems10 min

Module 4 Graded Quiz30 min

Avis

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31 avis

5 stars
62,20 %
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Meilleurs avis pour PREDICTIVE ANALYTICS AND DATA MINING

par PB29 août 2021

Very detailed and well explained, good experience!

par BH28 nov. 2019

I have learned a lot by this course and Instructor, Thanks Coursera

par BB13 sept. 2020

Good foundation course to understand Data Aanlytisc

par P7 oct. 2020

I have successfully completed the course and it has helped me to upgrade my skills. I am sure that this is going to help me to carry out my future carrier in Data Analytics efficiently.

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Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
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.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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