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Course in Academic English: Writing (Beginner)

En ligne Temps partiel 4 - 6 mois Inscription libre États-Unis d'Amérique États-Unis en ligne

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À la fin de ce cours, vous serez en mesure de remplir toutes les étapes de la planification d'un document de recherche. Après avoir terminé ce cours, vous serez en mesure de: - choisir des sujets de recherche appropriés pour les classes de collège - écrire plans détaillés pour les documents de recherche - trouver du matériel source pour les documents de recherche - prendre et organiser de bonnes notes pour la recherche - utiliser le ton et la langue académique appropriée - Document sources en créant une liste cité Works au format MLA - éviter plagier vos sources Projet: La rédaction d'un document de recherche Bienvenue sur le projet de fin pour l'anglais académique: Writing Spécialisation! Ce projet vous permet d'appliquer tout ce que vous avez appris et vous donne la pratique dont vous avez besoin pour les classes de collège en ayant vous écrivez un document de recherche. Vous aurez plusieurs dates d'échéance tout au long de la pierre de faîte pour vous aider à rester sur le calendrier. Dans ce projet de fin, vous devrez: - mener des recherches sur un sujet académique de votre choix - créer un plan pour planifier votre essai - écrire une bibliographie annotée courte pour vous aider à évaluer vos sources - écrire un document de recherche 7-8 page - utilisation matériel source correctement avec le format MLA Keystone Academic Solutions est un partenaire affilié officiel de Coursera. [-]

Course in Machine Learning (Intermediate)

En ligne Temps partiel 8 mois Inscription libre États-Unis d'Amérique États-Unis en ligne

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Cette spécialisation offre une introduction à l'excitant, domaine de l'apprentissage de la machine à forte demande basée sur les cas. Ceci est juste l'un des nombreux endroits où la régression peut être appliquée. D'autres applications vont de prédire les résultats de la santé en médecine, les cours des actions dans la finance et la consommation d'énergie dans le calcul haute performance, à l'analyse que les régulateurs sont importants pour l'expression des gènes. Dans ce cours, vous allez explorer des modèles de régression linéaire régularisés pour la tâche de la prédiction et la sélection des fonctionnalités. Vous serez en mesure de gérer de très grands ensembles de caractéristiques et de choisir entre les modèles de complexité variable. Vous pourrez également analyser l'impact des aspects de vos données - telles que les valeurs aberrantes - sur vos modèles et les prévisions sélectionnées. Pour adapter ces modèles, vous mettrez en œuvre des algorithmes d'optimisation qui évoluent à de grands ensembles de données. Résultats d'apprentissage: À la fin de ce cours, vous serez en mesure de: - Décrire l'entrée et la sortie d'un modèle de régression. [-]

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USA Online, US