Einer der aufregendsten Aspekte der Unternehmensanalyse ist die Suche nach Mustern in den Daten mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen. In diesem Kurs erhalten Sie eine konzeptionelle Grundlage dafür, warum Algorithmen des maschinellen Lernens so wichtig sind und wie die aus diesen Algorithmen resultierenden Modelle verwendet werden, um verwertbare Erkenntnisse über Geschäftsprobleme zu gewinnen. Einige Algorithmen werden für die Vorhersage numerischer Ergebnisse verwendet, während andere für die Vorhersage der Klassifizierung eines Ergebnisses eingesetzt werden. Andere Algorithmen dienen dazu, aussagekräftige Gruppen aus einem umfangreichen Datensatz zu bilden. Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, zu beschreiben, wann welcher Algorithmus eingesetzt werden sollte. Sie werden auch die Möglichkeit haben, R und RStudio zu verwenden, um diese Algorithmen auszuführen und die Ergebnisse mithilfe von R Notebooks zu kommunizieren.
Algorithmen für maschinelles Lernen mit R in Business Analytics
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Unternehmensanalytik
Dozenten: Ronald Guymon
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Bei enthalten
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Implementierung eines konzeptionellen Rahmens für Algorithmen des maschinellen Lernens, um verwertbare Erkenntnisse für Geschäftsprobleme zu gewinnen.
Anwendung einer konzeptionellen Grundlage für die Interpretation von Ergebnissen des maschinellen Lernens aus Regressions-, Klassifikations- und Clustering-Algorithmen.
Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens auf Unternehmensdaten.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: vorhersage
- Kategorie: regression
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: klassifizierung
- Kategorie: clustering
Wichtige Details
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Die explorative Datenanalyse (EDA) ist ein entscheidender Schritt im Arbeitsablauf der Unternehmensanalyse. Allerdings ist die EDA ein zeitaufwändiger Ansatz zur Aufdeckung komplexer Zusammenhänge. Außerdem eignen sich die Visualisierungen, die häufig für die EDA verwendet werden, nicht gut für die Quantifizierung des Vertrauens in die Ergebnisse oder für Vorhersagen.
Das ist alles enthalten
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Gewinnen Sie ein Verständnis für maschinelles Lernen in der Wirtschaft und logistische Regression
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Klassifizierungsalgorithmen im Allgemeinen, K-nearest neighbors und Entscheidungsbäume.
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Clustering-Algorithmen, k-means und DBSCAN
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Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Führung und Management interessieren
Università di Napoli Federico II
Campus BBVA
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Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Illinois Urbana-Champaignangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
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