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Avis et commentaires pour d'étudiants pour Predictive Modeling and Analytics par Université du Colorado à Boulder

564 évaluations

À propos du cours

Welcome to the second course in the Data Analytics for Business specialization! This course will introduce you to some of the most widely used predictive modeling techniques and their core principles. By taking this course, you will form a solid foundation of predictive analytics, which refers to tools and techniques for building statistical or machine learning models to make predictions based on data. You will learn how to carry out exploratory data analysis to gain insights and prepare data for predictive modeling, an essential skill valued in the business. You’ll also learn how to summarize and visualize datasets using plots so that you can present your results in a compelling and meaningful way. We will use a practical predictive modeling software, XLMiner, which is a popular Excel plug-in. This course is designed for anyone who is interested in using data to gain insights and make better business decisions. The techniques discussed are applied in all functional areas within business organizations including accounting, finance, human resource management, marketing, operations, and strategic planning. The expected prerequisites for this course include a prior working knowledge of Excel, introductory level algebra, and basic statistics....

Meilleurs avis


14 avr. 2020

Good course to give a basic understanding of predictive modelling and analytics. Good assignments and opportunity to review peer submissions help reinforce the learnings.


19 nov. 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.

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76 - 100 sur 205 Avis pour Predictive Modeling and Analytics

par sagar g

15 mai 2020

par Marco H M

17 déc. 2020

par Thet P S A

16 août 2020

par Abdulazeez G

24 sept. 2020

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31 août 2020

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11 août 2020

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16 févr. 2017

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15 janv. 2019

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15 août 2020

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6 juil. 2020

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18 févr. 2020

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26 juil. 2020

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6 janv. 2022


19 juin 2020