4.4
estrellas
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Predictive Analytics and Data Mining

Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

Acerca de este Curso

4769 vistas recientes

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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Habilidades que obtendrás

Predictive Analytics
Decision-Making Software
Geodemographic Segmentation
Validated Learning

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Instructor

Calificación del instructor

4,22/5 (30 calificaciones)

Sridhar Seshadri

Professor of Business Administration

Business Administration

16.063 alumnos

2 cursos

Ofrecido por

Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

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Este curso forma parte de un programa de grado en línea ofrecido por Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. Si solicitas créditos de un curso sin título de grado a través de la universidad y lo completas en línea, cuenta como horas de crédito para un programa de grado en Illinois. Todo lo que tienes que hacer es solicitarlo a través de la universidad.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

9 horas para completar

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

9 horas para completar

13 videos (Total 104 minutos), 11 lecturas, 4 cuestionarios

13 videos

Welcome to Predictive Analytics and Data Mining2m

Meet Professor Sridhar Seshadri1m

Rattle Installation Guidelines for Windows11m

R and Rattle Installation Instructions for Mac OS14m

Overview of Rattle7m

Lecture 1-1: Introduction to Clustering11m

Lecture 1-2: Applications of Clustering7m

Lecture 1-3: How to Cluster10m

Lecture 1-4: Introduction to K Means8m

Lecture 1-5: Hierarchical (Agglomerative) Clustering8m

Lecture 1-6: Measuring Similarity Between Clusters10m

Lecture 1-7: Real World Clustering Example6m

Lecture 1-8: Clustering Practice and Summary3m

11 lecturas

Syllabus30m

About the Discussion Forums10m

Glossary10m

Brand Descriptions10m

Update Your Profile10m

Module 0 Agenda5m

Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30m

Frequent Asked Questions10m

Module 1 Overview20m

Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1h 30m

Module 1 Peer Review Assignment Answer Key10m

3 ejercicios de práctica

Orientation Quiz30m

Module 1 Practice Problems10m

Module 1 Graded Quiz30m

Semana

Semana 2

5 horas para completar

Module 2: Decision Trees

5 horas para completar

7 videos (Total 65 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

7 videos

Lecture 2-1: Introduction to Discriminative Classifiers7m

Lecture 2-2: Model Complexity7m

Lecture 2-3: Rule Based Classifiers9m

Lecture 2-4: Entropy and Decision Trees14m

Lecture 2-5: Classification Tree Example7m

Lecture 2-6: Regression Tree Example8m

Lecture 2-7: Introduction to Forests and Spam Filter Exercise9m

3 lecturas

Module 2 Overview20m

Module 2 Readings, Data Sets, and Slides30m

Module 2 Peer Review Assignment Answer Key10m

2 ejercicios de práctica

Module 2 Practice Problems30m

Module 2 Graded Quiz30m

Semana

Semana 3

5 horas para completar

Module 3: Rules, Rules, and More Rules

5 horas para completar

8 videos (Total 65 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

8 videos

Lecture 3-1: Introduction to Rules4m

Lecture 3-2: K-Nearest Neighbor9m

Lecture 3-3: K-Nearest Neighbor Classifier3m

Lecture 3-4: Selecting the Best K in Rstudio12m

Lecture 3-5: Bayes' Rule7m

Lecture 3-6: The Naïve Bayes Trick13m

Lecture 3-7: Employee Attrition Example5m

Lecture 3-8: Employee Attrition Example in Rstudio, Exercise, and Summary9m

3 lecturas

Module 3 Overview20m

Module 3 Readings, Data Sets, and Slides30m

Module 3 Peer Review Assignment Answer Key10m

2 ejercicios de práctica

Module 3 Practice Problems10m

Module 3 Graded Quiz30m

Semana

Semana 4

5 horas para completar

Module 4: Model Performance and Recommendation Systems

5 horas para completar

8 videos (Total 68 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

8 videos

Lecture 4-1: Introduction to Model Performance6m

Lecture 4-2: Classification Tree Example11m

Lecture 4-3: True and False Negatives8m

Lecture 4-4: Clock Example Exercise2m

Lecture 4-5: Making Recommendations13m

Lecture 4-6: Association Rule Mining6m

Lecture 4-7: Collaborative Filtering7m

Lecture 4-8: Recommendation Example in Rstudio and Summary12m

3 lecturas

Module 4 Overview20m

Module 4 Readings, Data Sets, and Slides1h

Module 4 Peer Review Assignment Answer Key10m

2 ejercicios de práctica

Module 4 Practice Problems10m

Module 4 Graded Quiz30m

Reseñas

4.4

31 reseña

5 stars
62,50 %
4 stars
25 %
3 stars
7,03 %
2 stars
0,78 %
1 star
4,68 %

Principales reseñas sobre PREDICTIVE ANALYTICS AND DATA MINING

por JK5 de ago. de 2019

this class was intense but i have learned a lot, glad taking it

por BH28 de nov. de 2019

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

por PB29 de ago. de 2021

Very detailed and well explained, good experience!

por SK3 de ago. de 2019

Prof. Seshadri was amazing. Learned how to model and analyze data for various use cases. Excellent course for people looking for a good understanding of data modeling and data mining.

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Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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