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
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozenten: Ronald Guymon
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Kurs
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Was Sie lernen werden
1. Konzeptioneller Rahmen von ML-Algorithmen
2. Konzeptionelle Grundlage für die Interpretation von ML-Ergebnissen
3. Praktische Anwendung von ML-Algorithmen auf Geschäftsdaten
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: vorhersage
- Kategorie: regression
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: klassifizierung
- Kategorie: clustering
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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.
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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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