In diesem Kurs wird dem Lernenden gezeigt, wie man mit Python Prognosen für Spielergebnisse im Profisport erstellt. Der Schwerpunkt des Kurses liegt auf der Vermittlung der Methode der logistischen Regression als Methode zur Modellierung von Spielergebnissen unter Verwendung von Daten über die Ausgaben der Mannschaften. Der Lernende wird durch den Prozess der Modellierung vergangener Ergebnisse geführt und verwendet das Modell dann zur Vorhersage der Ergebnisse noch nicht ausgetragener Spiele. Der Kurs zeigt dem Lernenden, wie er die Zuverlässigkeit eines Modells anhand von Daten zu Wettquoten bewerten kann. Die Analyse wird zunächst auf die englische Premier League, dann auf die NBA und die NHL angewandt. Der Kurs bietet auch einen Überblick über die Beziehung zwischen Datenanalyse und Glücksspiel, seine Geschichte und die sozialen Fragen, die sich im Zusammenhang mit Sportwetten stellen, einschließlich der persönlichen Risiken.
Vorhersagemodelle mit Sportdaten
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Vorhersagemodelle mit Sportdaten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Sportliche Leistungsanalyse“
Dozenten: Youngho Park
7.022 bereits angemeldet
Bei enthalten
41 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Lernen Sie, wie Sie mit Python Vorhersagen für Spielergebnisse im Profisport erstellen können.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Forecasting
- Kategorie: Analytics
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Ethical Standards And Conduct
- Kategorie: Logistic Regression
- Kategorie: Probability
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Pandas (Python Package)
Wichtige Details
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5 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 5 Module
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 11. Apr. 2024
Very interesting course, even though some of the data prep is kind of weird it's nice to see things done a bit differently
Geprüft am 10. Juli 2023
I found the material from weeks 2 and 4 very interesting!
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