Dieser Kurs ist der siebte von acht. In diesem Projekt werden wir ein Vorhersageproblem angehen: die Vorhersage der Anzahl der Fahrräder, die an einem bestimmten Tag ausgeliehen werden. Anhand historischer Daten werden wir Faktoren wie die Wetterbedingungen, den Wochentag und andere relevante Variablen berücksichtigen, um die täglichen Fahrradausleihen genau vorherzusagen. So können wir sicherstellen, dass unser Fahrradverleih jeden Tag die richtige Anzahl an Fahrrädern bereithält. Wir werden uns speziell mit der Datenerfassung und -korrelation befassen.
Datenwissenschaftliches Projekt Capstone: Vorhersage der Fahrradvermietung
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Datenwissenschaftliches Projekt Capstone: Vorhersage der Fahrradvermietung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Grundlagen der Datenwissenschaft“
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozent: Robert Zimmer
1.929 bereits angemeldet
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
21 Bewertungen
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
7 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
In diesem Kurs befassen Sie sich mit einem Vorhersageproblem: Sie prognostizieren die Anzahl der Fahrräder, die an einem bestimmten Tag ausgeliehen werden.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
- Kategorie: Data Collection
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Forecasting
- Kategorie: Data-Driven Decision-Making
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Correlation Analysis
Wichtige Details
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10 Aufgaben
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
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Dozent
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