Linear Regression 课程可以帮助您学习如何分析变量之间的关系、解释系数和评估模型性能。您可以培养数据可视化、假设检验和根据数据趋势进行预测的技能。许多课程介绍了 Python、R 和 Excel 等工具,这些工具支持实施回归模型和有效分析数据集。

Duke University
您将获得的技能: 回归分析, 统计, 预测建模, 统计分析, 数学建模, 统计推理, 数据分析, 探索性数据分析, R(软件), 统计方法, R 语言程序设计(中文版), 统计建模, 相关性分析
初级 · 课程 · 1-4 周

Illinois Tech
您将获得的技能: Regression Analysis, R Programming, R (Software), Statistical Methods, Statistical Inference, Data Analysis, Statistical Analysis, Predictive Modeling, Statistics, Probability & Statistics, Linear Algebra
攻读学位
中级 · 课程 · 1-4 周
Duke University
您将获得的技能: Data-Driven Decision-Making, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Regression Analysis, R Programming, Data Analysis, Probability & Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Statistical Inference, Statistical Analysis
初级 · 课程 · 1-4 周

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, Python 程序设计, 预测建模, 回归分析, 数据转换, 应用机器学习, NumPy, 人工智能, 分类与回归树 (CART), 统计建模, Scikit-learn (机器学习库), Jupyter, 功能工程, 监督学习
初级 · 课程 · 1-4 周

Coursera
您将获得的技能: Regression Analysis, NumPy, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Machine Learning, Predictive Modeling, Deep Learning, Data Science, Python Programming
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 统计分析, 预测建模, 回归分析, 统计推理, 概率与统计, 数据分析, 统计方法, 统计建模, 相关性分析
混合 · 课程 · 1-4 周

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 统计, 贝叶斯统计, 概率分布, 线性代数, 统计分析, 预测建模, 统计推理, 数据科学, 回归分析, 数据分析, 概率与统计, 统计方法, 统计假设检验, 数学建模, 概率, 应用数学, 抽样(统计), 生物统计学, R 语言程序设计(中文版), 统计建模
高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

Johns Hopkins University
您将获得的技能: Linear Algebra, Algebra, Applied Mathematics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Mathematical Modeling, Advanced Mathematics, Engineering Analysis, Mathematical Theory & Analysis, Numerical Analysis, Geometry, Graph Theory, Applied Machine Learning, Markov Model, Probability
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

多位教师
您将获得的技能: 机器学习, Python 程序设计, 深度学习, 预测建模, 负责任的人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据伦理, NumPy, 应用机器学习, 强化学习, 随机森林算法, 人工智能, 决策树学习, Jupyter, 监督学习, 分类与回归树 (CART), 功能工程, 无监督学习, 张力流, Scikit-learn (机器学习库)
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Data Visualization, Regression Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Feature Engineering, Data Cleansing, Predictive Modeling, Data Analysis, Statistical Modeling, Supervised Learning, Machine Learning, Python Programming
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

Simplilearn
您将获得的技能: Predictive Analytics, Regression Analysis, Predictive Modeling, Machine Learning, Supervised Learning, Forecasting, Case Studies, Business Analytics, Statistical Modeling, Algorithms
初级 · 课程 · 1-4 周
Rice University
您将获得的技能: 统计分析, 回归分析, 统计推理, 数据转换, 数据分析, 统计假设检验, 估算, 商业分析, 微软Excel, 统计建模
混合 · 课程 · 1-4 周
线性回归是一种统计数据分析,用于研究哪些变量有助于显著预测某种情况的结果。 您可以使用线性回归来确定一个因变量和一个或多个自变量之间的关系,从而找出哪些变量对您所要实现的结果贡献最大。 线性回归还可以帮助您预测变量变化在不同情况下产生的影响。 它是一种工具,可以用来帮助预测结果并做出调整,以帮助实现您所期望的结果。
如果您从事的职业依赖于数据分析,那么线性回归是一种可以帮助您确定变量之间关系的工具,这些变量会影响您需要预测或计划的情景。 您可以使用线性回归来预测影响当前情况的因素在未来会产生怎样的影响。 例如,您可以根据不同的变量使用线性回归来预测项目成本或完成项目所需的时间。 线性回归可以帮助您做出更明智、更有根据的决策,从而更好地把握现在和规划未来。
数据分析师在不同的业务领域使用线性回归来确定哪些变量对结果影响最大。 您可以在一家公司担任数据科学家或分析师,也可以在多家企业担任顾问,应用线性回归。 您甚至可以自己创业,担任顾问,掌控自己的日程安排和职业发展轨迹。 分析师在民意测验和调查以及政策研究领域使用线性回归,各种公司也使用数据分析来帮助规划未来。 您还可以将线性回归知识应用于高等教育领域,担任教授或研究助理。
您可以利用在线课程学习线性回归,以便在当前工作中加深知识和技能,或寻找新的职业。 无论您是已经熟悉线性回归,还是刚刚接触这一概念,在线课程都能为您提供在工作中应用线性回归所需的知识。 在线课程不仅教授概念,还能让您在现实生活中应用所学知识。 在线学习的最大好处之一是,你可以根据自己的时间安排和生活方式来提高技能。 通过在线学习,您将对线性回归的知识充满信心,并准备好将其应用于您的职业生涯。
在线线性回归课程为您提供了一种方便灵活的方式来增强知识或学习新的线性回归技能。 线性回归课程由顶尖大学和行业领导者提供,适合不同技能水平的学员选择。
Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳线性回归课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息