À propos de ce cours
3.8
158 notes
49 avis
Spécialisation
100 % en ligne

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Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Heures pour terminer

Approx. 21 heures pour terminer

Recommandé : 5 hours/week...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais, Coréen

Compétences que vous acquerrez

Regression AnalysisData CleansingPredictive ModellingExploratory Data Analysis
Spécialisation
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
4 heures pour terminer

Exploratory Data Analysis and Visualizations

At the end of this module students will be able to: 1. Carry out exploratory data analysis to gain insights and prepare data for predictive modeling 2. Summarize and visualize datasets using appropriate tools 3. Identify modeling techniques for prediction of continuous and discrete outcomes. 4. Explore datasets using Excel 5. Explain and perform several common data preprocessing steps 6. Choose appropriate graphs to explore and display datasets ...
Reading
8 vidéos (Total 38 min), 1 lecture, 3 quiz
Video8 vidéos
0. Introduction to the Module. Why Exploratory Data Analysis is Important3 min
1. Data Cleanup and Transformation4 min
2. Dealing With Missing Values6 min
3. Dealing with Outliers3 min
4. Adding and Removing Variables4 min
5. Common Graphs7 min
6. What is Good Data Visualization?4 min
Reading1 lecture
Register for Analytic Solver Platform for Education (ASPE)10 min
Quiz2 exercices pour s'entraîner
Week 1 Quiz48 min
Week 1 Application Assignment 1 (optional): Data Cleanup6 min
Semaine
2
Heures pour terminer
2 heures pour terminer

Predicting a Continuous Variable

This module introduces regression techniques to predict the value of continuous variables. Some fundamental concepts of predictive modeling are covered, including cross-validation, model selection, and overfitting. You will also learn how to build predictive models using the software tool XLMiner....
Reading
8 vidéos (Total 41 min), 2 quiz
Video8 vidéos
1. Introduction to Linear Regression8 min
2. Assessing Predictive Accuracy Using Cross-Validation5 min
3. Multiple Regression4 min
4. Improving Model Fit3 min
5. Model Selection3 min
6. Challenges of Predictive Modeling5 min
7. How to Build a Model using XLMiner8 min
Quiz2 exercices pour s'entraîner
Week 2 Quiz18 min
Week 2 Application Assignment40 min
Semaine
3
Heures pour terminer
1 heure pour terminer

Predicting a Binary Outcome

This module introduces logistic regression models to predict the value of binary variables. Unlike continuous variables, a binary variable can only take two different values and predicting its value is commonly called classification. Several important concepts regarding classification are discussed, including cross validation and confusion matrix, cost sensitive classification, and ROC curves. You will also learn how to build classification models using the software tool XLMiner....
Reading
8 vidéos (Total 33 min), 2 quiz
Video8 vidéos
1. Introduction to Logistic Regression4 min
2. Building Logistic Regression Model6 min
3. Multiple Logistic Regression3 min
4. Cross Validation and Confusion Matrix5 min
5. Cost Sensitive Classification2 min
6. Comparing Models Independent of Costs and Cutoffs3 min
7. Building Logistic Regression Models using XLMiner6 min
Quiz2 exercices pour s'entraîner
Week 3 Quiz14 min
Week 3 Application Assignment26 min
Semaine
4
Heures pour terminer
4 heures pour terminer

Trees and Other Predictive Models

This module introduces more advanced predictive models, including trees and neural networks. Both trees and neural networks can be used to predict continuous or binary variables. You will also learn how to build trees and neural networks using the software tool XLMiner....
Reading
8 vidéos (Total 32 min), 4 quiz
Video8 vidéos
1. Introduction to Trees2 min
2. Classification Trees5 min
3. Regression Trees2 min
4. Bagging, Boosting, Random Forest4 min
5. Building Trees with XLMiner5 min
6. Neural Networks5 min
7. Building Neural Networks using XLMiner4 min
Quiz3 exercices pour s'entraîner
Week 4 Quiz12 min
Week 4 Application Assignment10 min
Final Course Assignment Quiz40 min
3.8
49 avisChevron Right

Meilleurs avis

par HANov 20th 2017

this course teach you about the technical of using tools for predictive modeling. very useful for you who want to learn the fundamental of analytics.

par SKFeb 16th 2017

Its an excellent course and thanks to Professor for making this course so practice oriented.

Enseignant

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Dan Zhang

Professor
Leeds School of Business

À propos de University of Colorado Boulder

CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies....

À propos de la Spécialisation Advanced Business Analytics

The Advanced Business Analytics Specialization brings together academic professionals and experienced practitioners to share real world data analytics skills you can use to grow your business, increase profits, and create maximum value for your shareholders. Learners gain practical skills in extracting and manipulating data using SQL code, executing statistical methods for descriptive, predictive, and prescriptive analysis, and effectively interpreting and presenting analytic results. The problems faced by decision makers in today’s competitive business environment are complex. Achieve a clear competitive advantage by using data to explain the performance of a business, evaluate different courses of action, and employ a structured approach to business problem-solving. Check out a one-minute video about this specialization to learn more!...
Advanced Business Analytics

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 vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors 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.

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