Dieser Kurs "Predictive Modeling with Python" bietet eine praktische Einführung in die statistische Analyse und das Maschinelle Lernen mit Python. Sie lernen wesentliche Konzepte, Methoden und Algorithmen des Maschinellen Lernens kennen, wobei der Schwerpunkt auf der Anwendung dieser Konzepte liegt, um reale Geschäfts- und Datenprobleme zu lösen. Am Ende des Kurses werden Sie: - die verschiedenen Datentypen verstehen, die in der statistischen Analyse verwendet werden - Techniken lernen, um inkonsistente Daten effektiv zu verwalten.
Prädiktive Modellierung mit Python
Prädiktive Modellierung mit Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Angewandte Data Analytics
Dozent: Edureka
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Verwalten und Vorverarbeiten von Daten für die statistische Analyse und Modellierung.
Durchführung von Hypothesentests mit Hilfe fortgeschrittener statistischer Verfahren.
Erstellen Sie Modelle für die Explorative Datenanalyse (EDA), um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Erstellung und Bewertung von Modellen zur Lösung realer Datenprobleme.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Wichtige Details
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Bewertungen
23 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Angewandte Data Analytics
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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
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 6 Module
Im ersten Modul dieses Kurses werden die Lernenden verschiedene Datentypen untersuchen und verschiedene Maße der zentralen Tendenz und der Streuung verwenden, um Dateninkonsistenzen zu behandeln.
Das ist alles enthalten
12 Videos3 Lektüren4 Aufgaben2 Diskussionsthemen
In diesem Modul lernen die Lernenden, wie man Daten mit Hilfe von Funktionen der Wahrscheinlichkeitsverteilung verwaltet. Die Lernenden beginnen mit der Anwendung der Bernoulli-Verteilung zur Modellierung kategorialer Daten, erkunden die Poisson-Verteilung für Prognosen und nutzen die Exponential- und Normalverteilung für die Regressionsmodellierung.
Das ist alles enthalten
17 Videos3 Lektüren5 Aufgaben
Im dritten Modul dieses Kurses lernen die Lernenden die Anwendung des Zentralen Grenzwertsatzes in Szenarien, in denen die Daten möglicherweise nicht richtig verteilt sind. Identifizierung und Analyse von Stichprobendaten unter Verwendung parametrischer und nicht-parametrischer Methoden zur Bearbeitung verschiedener Testfälle für Hypothesentests und Entscheidungsfindung.
Das ist alles enthalten
30 Videos3 Lektüren5 Aufgaben1 Diskussionsthema
Im vierten Modul werden die Lernenden die Implementierung der Explorativen Datenanalyse (EDA) auf großen, komplexen Datensätzen erkunden, indem sie sowohl univariate als auch multivariate Analysen durchführen. Sie lernen auch, wie man Daten bereinigt und verarbeitet sowie Feature Engineering durchführt, um die Daten für die Analyse vorzubereiten.
Das ist alles enthalten
29 Videos3 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
In diesem Modul lernen die Lernenden, wie man Modelle des Maschinellen Lernens einsetzt, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Sie wenden Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen an und optimieren die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse.
Das ist alles enthalten
42 Videos2 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
Dieses Modul dient der Beurteilung der verschiedenen Konzepte und Lehren, die in diesem Kurs behandelt werden. Bewerten Sie Ihr Wissen mit einem umfassenden, benoteten Quiz über Wahrscheinlichkeit, statistische Modellierung und Maschinelles Lernen.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema
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Häufig gestellte Fragen
In diesem Kurs liegt der Schwerpunkt auf prädiktiver Modellierung und statistischer Analyse. Er vermittelt den Lernenden die Fähigkeiten und Methoden, Daten zu untersuchen, Trends zu erkennen und fundierte Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen.
Predictive Modeling with Python richtet sich an Fachleute und Enthusiasten, die ihre Kenntnisse in der prädiktiven Modellierung und statistischen Analyse vertiefen möchten, darunter Fachkräfte für Datenmodellierung, angehende Datenwissenschaftler, Führungskräfte und Personen, die sich der datengesteuerten Entscheidungsfindung verschrieben haben.
Der Kurs erstreckt sich über ca. 6 Wochen, was eine flexible Anpassung an das Lerntempo des Teilnehmers ermöglicht, mit einem geschätzten wöchentlichen Zeitaufwand von 2-3 Stunden für Vorlesungen, praktische Projekte und Bewertungen.
Weitere Fragen
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