Prazos flexíveis

Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificado compartilhável
Ganhe um certificado após a conclusão
100% online
Comece instantaneamente e aprenda em sua própria programação.
Nível intermediário
Aproximadamente. 24 horas para concluir
Inglês
Legendas: francês, português (europeu), russo, inglês, espanhol

Sridhar Seshadri
Professor de Administração de Empresas
Administração de empresas SILLABUS – O que você aprenderá com este curso
Módulo 0: Prepare -se e módulo 1: Afogando -se em dados, morrendo de conhecimento
Este módulo apresentará a técnica de aprendizado não supervisionada mais comum e importante – clustering. Você terá uma compreensão das diferentes aplicações da análise de cluster após este módulo. Você também aprenderá quando precisamos de agrupamento e por que é importante. Em seguida, você será apresentado a uma variedade de métodos de agrupamento.
Módulo 2: Árvores de decisão
Neste módulo, discutiremos como usar as árvores de decisão para representar o conhecimento. O módulo conclui com uma apresentação do método da floresta aleatória que supera algumas das limitações (como alta variação ou baixa precisão) de uma única árvore de decisão construída a partir de dados.
Módulo 3: Regras, regras e mais regras
Este módulo se concentrará em três tópicos principais, ou seja, regras, métodos de vizinhos mais próximos e métodos bayesianos. Ao longo deste módulo, você será exposto a como as regras levam o mundo dos dados e como eles desempenham um papel na análise dos dados. O segundo e o terceiro tópicos se concentram na classificação dos dados.
Módulo 4: Sistemas de desempenho e recomendação do modelo
Neste módulo, você estudará ferramentas para reconhecer o que recomendar e identificar oportunidades de venda cruzada ou upsell. Como o último módulo do curso, encerraremos o conteúdo até agora e você terá a oportunidade de praticar por conta própria e aprender a adaptar esses modelos para impulsionar o impacto dos negócios em suas próprias organizações.