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Course in Academic English: Writing (Beginner)

En línea Tiempo Parcial 4 - 6  Inscripción abierta Estados Unidos de América EE.UU. Online

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Para el final de este curso, usted será capaz de completar todos los pasos en la planificación de un trabajo de investigación. Después de completar este curso, usted será capaz de: - elegir los temas de investigación apropiados para las clases de la universidad - escribir los pasos detallados para trabajos de investigación - encontrar material de partida para los trabajos de investigación - tomar y organizar buenas notas para la investigación - usar el tono académico apropiado y el lenguaje - documento fuentes mediante la creación de una lista de obras citadas en formato MLA - evitar plagiar sus fuentes Proyecto: Escribir un artículo de investigación Bienvenido al proyecto final para el Inglés Académico: Escritura de especialización! Este proyecto le permite aplicar todo lo que has aprendido y te da la práctica que necesita para clases de la universidad por tener que escribir un trabajo de investigación. Vas a tener varias fechas de entrega en toda la piedra angular para ayudarle a mantenerse en la fecha prevista. En este proyecto final, usted: - realizar investigaciones sobre un tema académico de su elección - crear un esquema para planificar su ensayo - escribir una breve bibliografía comentada para ayudar a evaluar sus fuentes - escribir un trabajo de investigación 7-8 página - uso material de origen correctamente con formato de MLA Keystone Soluciones académico es un socio oficial de afiliados de Coursera. [-]

Course in Machine Learning (Intermediate)

En línea Tiempo Parcial Inscripción abierta Estados Unidos de América EE.UU. Online

[+]

Esta especialización ofrece una introducción a base de caso a la apasionante campo, de alta demanda de aprendizaje automático. Este es sólo uno de los muchos lugares donde se puede aplicar la regresión. Otras aplicaciones van desde la predicción de los resultados de salud en la medicina, las cotizaciones bursátiles de las finanzas, y el uso de energía en la computación de alto rendimiento, a analizar qué son importantes reguladores de la expresión génica. En este curso, usted explorará modelos de regresión lineal regularizados para la tarea de predicción y selección de características. Usted será capaz de manejar grandes conjuntos de características y seleccione entre los modelos de distinta dificultad. También se analizará el impacto de las características de los datos - como valores atípicos - en sus modelos y predicciones seleccionados. Para adaptarse a estos modelos, se le aplicar algoritmos de optimización que se escalan para grandes conjuntos de datos. Resultados del aprendizaje: Al final de este curso, usted será capaz de: - Describir la entrada y salida de un modelo de regresión. [-]

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