中商业解析最令人兴奋的方面之一是使用机器学习算法在数据中寻找模式。在本课程中，您将获得一个概念基础，了解机器学习算法为何如此重要，以及如何利用这些算法产生的模型来找到与业务问题相关的可操作的见解。一些算法用于预测数值结果，而另一些算法则用于预测结果的 Classification。其他算法则用于从丰富的 Data Set 中创建有意义的分组。完成本课程后，您将能够描述每种算法的使用时机。您还将有机会使用 Python 运行这些算法并交流结果。
商业分析中的 Python 机器学习算法
您将学到什么
实施机器学习算法的概念框架，为业务问题找到可操作的见解。
应用概念基础来解释 Regression、Classification 和 Clustering 算法的机器学习结果。
将 Algorithm 应用于业务数据。
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
5 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 商业分析 专项课程 专项课程的一部分
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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
在本模块中，我们将研究为什么仅进行探索性数据分析可能无法获得可操作的业务见解，评估机器学习工作流程的关键步骤，并使用 Scikit-learn 应用预处理技术，为使用各种算法进行分析准备数据。
涵盖的内容
18个视频7篇阅读材料2个作业1个讨论话题1个插件
在本 Modulation 中，我们将学习如何通过应用 scikit-learn 和 scipy 将回归用于商业背景下的 Prediction、关系探索和推理，并将评估回归模型在不同应用中的有效性。
涵盖的内容
12个视频3篇阅读材料1个作业1次同伴评审
在本 Module 中，我们将通过运行和解读 K-Nearest neighbors 和决策树模型，加深对分类算法如何应用于商业领域的理解。
涵盖的内容
11个视频3篇阅读材料1个作业
在本模块中，我们将通过运行和解释 K-means 和 DBSCAN 模型，深入了解聚类算法在商业中的应用。
涵盖的内容
10个视频5篇阅读材料1个作业1个讨论话题1个插件
获得职业证书
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攻读学位
课程 是 University of Illinois Urbana-Champaign提供的以下学位课程的一部分。如果您被录取并注册，您已完成的课程可计入您的学位学习，您的学习进度也可随之转移。
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
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Larry W.
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