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课程介绍： 预测建模是使用数据和统计来预测数据模型的结果。这一预测几乎适用于所有领域，从体育到电视收视率、企业盈利和技术进步。预测建模也称为预测分析。在预测分析的帮助下，我们可以将数据与有关当前状况和未来事件的有效行动联系起来。此外，我们可以让企业利用历史数据中发现的模式，在潜在风险和机会发生之前识别它们。Python 用于预测建模，因为基于 Python 的框架可以更快地为我们提供结果，并且还有助于根据结果规划下一步。 我们的课程确保您能够以预测的心态进行思考，并很好地理解预测中使用的技术的基础知识。批判性思维对于验证模型和解释结果非常重要。因此，我们的课程材料强调硬连接这种类似的思维能力。您将对 Python 中的预测建模、线性回归、逻辑回归、带有 sci-kit 学习库的拟合模型、带有 stat 模型库的拟合模型、ROC 曲线、向后消除方法、统计模型包等有很好的了解。 在本课程中，您将了解使用 Python 进行预测建模。系统将指导您安装所需的软件。数据预处理，包括数据框、分割数据集、特征缩放等。您将在线性回归、薪资预测、逻辑回归方面获得优势。您将开始处理处理信用风险和糖尿病的各种数据集。 类型：在线学习 | MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz 语言：英语 | 大小：3.54 GB | 持续时间：9h 25m 你会学到什么 学习Python 中的预测建模、线性回归、逻辑回归、带有 sci-kit 学习库的拟合模型、带有 stat 模型库的拟合模型、ROC 曲线、向后消除方法、统计模型包等。 系统将指导您安装所需的软件。数据预处理，包括数据框、分割数据集、特征缩放等。您将获得优势 本课程适用于谁： 这个 Python 预测建模课程可供任何对该领域有相当兴趣的人学习。有人越早开始，他们可以到达的地方越远。对于正在攻读统计学课程的学生或计算机科学专业的毕业生来说，这是一个很好的机会来指导你的职业生涯。由于这是一项非常需要的技能，每个 IT 专业人员都在寻找一个好的转换并进入预测分析领域。 数据分析师、数据科学家、业务分析师、市场研究分析师、质量工程师、解决方案架构师、程序员分析师、统计分析师、统计学家 猜你喜欢Python网页爬取获取信息和数据分析视频教程 (1.000)2021版Python贝叶斯分析方法可能性事件评估理论与实践视频教程 (1.000)Python和Google CoLab社交媒体数据挖掘、文本分析和自然语言处理 (NLP)视频教程 (1.000)Earth Engine Python和Colab空间数据分析训练视频教程 (0.916)数据科学中机器学习和数据分析编程实践视频教程 (0.916)
