預測建模和分析-回歸
通過理解回歸和分類技能,促進您在數據分析方麵的職業生涯。參加這個免費課程學習線性回歸,多重共線性,擬合r平方和變量概念建模和分析數據。
你在預測建模和分析中學到了什麼-回歸?
關於這個免費證書課程
預測建模和分析-回歸旨在幫助您更好地理解基本概念,並滿足您對主題的查詢。本課程向您介紹預測建模,並帶您了解簡單線性回歸、最佳擬合線、多元線性回歸、線性回歸假設、多重共線性、擬合- r平方和變量概念。然後在課程的後一部分討論預測建模分類技術。通過演示的示例和解決的問題,您將理解這些概念。在課程結束時,您還可以通過設計的以學科為導向的評估來判斷您的收獲並測試您的技能。該課程還為您提供了入學後隨時可以參考的材料。
在完成這個免費的,自我節奏,預測建模和分析的中級指南-回歸,你可以開始你的數據科學與商業分析擁有專業的研究生證書,與全球數百萬有誌之士一起學習各種概念!
課程大綱
本模塊將定義預測、建模和分析,並在前半部分討論預測建模。然後,該課程將討論這些預測如何規定執行哪些任務來驅動組織的動機。
本節首先告訴您什麼是模型。然後繼續幫助您理解如何通過假設和簡化步驟執行簡單的線性回歸。您還將學習基於給定場景建模方程。
本節將告訴您一個數據集如何根據需求和時間影響另一個數據集。它還討論了如何通過測試和培訓,通過描述真實的業務場景,估計的數據可以預測未來的進展和輸出。
本節描述一種監督學習技術,其中一個結果來自多個預測。您將了解如何通過多種線性回歸方法推導該場景的解決方案來獲得結果。
在本節中,您將從理論的角度來研究線性回歸。在本節後麵的部分中,您將了解驅動回歸的模型、方程和統計假設。
我們的課程指導老師
Bappaditya Mukhopadyay博士
分析與金融學教授
Mukhopadhyay博士擁有德裏經濟學院經濟學碩士學位和ISI博士學位,目前是大湖區管理學院PGPBA項目的教授和主席。他還是德國烏爾姆大學的客座教授,以及澳大利亞維多利亞大學決策科學與建模項目的傑出副教授。他的興趣和專業領域包括應用經濟理論、博弈論、分析學、統計學、計量經濟學、衍生品和金融風險管理、調查設計、執行等。
值得注意的成就:
- 排名第四“2018年印度20位最傑出的分析和數據科學院士”之一。
- 著名的憑證:他在國內外期刊上發表了多篇研究論文。他目前正在撰寫一本名為《衡量和管理信用風險》的書。他曾擔任Journal of Emerging Market Finance和Journal of Infrastructure and Development的執行主編、指數委員會成員、研究谘詢委員會成員、NICR研究谘詢委員會成員、各商學院教師遴選委員會專家成員等。
- 研究興趣:信息經濟學與契約理論、金融風險管理、信用風險與代理理論、小額信貸機構、普惠金融、公共政策分析。
- 教學經驗:他有超過20年的經濟、金融教學經驗。
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常見問題
學習這門預測建模與分析-回歸課程的先決條件是什麼?
這是一門中級課程。因此,在學習回歸建模的預測建模和分析之前,您需要學習數據科學的基礎知識,以理解建模和預測等基本術語。回歸是一個數學概念,用於解決大數據集問題,如模式匹配和預測。
完成這個免費的預測建模和分析-回歸課程需要多長時間?
預測建模和分析-回歸是2.5小時長的課程,但是自定進度。然而,一旦你注冊了,你可以自己花時間完成課程。
我有終身免費課程的權利嗎?
一旦你注冊了這門課程,你將有終身機會學習任何偉大學習學院的免費課程。beplay2018官网你可以隨時登錄並學習。
在這個預測建模和分析-回歸課程之後,我的以下學習選擇是什麼?
完成預測建模和分析-回歸課程後,您可以學習其他概念數據科學並應用這門學科來解決現實生活中的商業分析問題。您可以學習用於開發和訓練模型的各種算法,並了解其應用程序。
為什麼學習預測建模和分析-回歸?
預測建模和分析-回歸是機器學習和數據科學技術中的基本概念之一。它是映射模式以理解相似性並使該過程自動化的過程。回歸是用於建模和分析數據集的技術之一。
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