Ce cours est le mieux adapté pour les personnes qui ont une formation technique en mathématiques / statistiques / informatique / ingénierie poursuivant un changement de carrière à des emplois ou des industries qui sont axées sur les données telles que la finance, la rétention, la technologie, les soins de santé, le gouvernement et bien d'autres. Les possibilités sont infinies.

Ce cours fait partie des cours d'admission basés sur la performance pour le programme Science des données. Ce cours se concentrera sur vous familiariser avec les idées de base derrière la régression, il vous fournit un aperçu des techniques de base dans la régression tels que la régression linéaire simple et multiple, et l'utilisation de variables catégoriques. Logiciel requis : R A l'issue de ce cours, vous serez capable de : - Décrire les hypothèses des modèles de régression linéaire. - Calculer les estimateurs des moindres carrés en utilisant R. - Décrire les propriétés des estimateurs des moindres carrés. - Utiliser R pour ajuster un modèle de régression linéaire à un ensemble de données donné. - Interpréter et tirer des conclusions sur le modèle de régression linéaire. - Effectuer des inférences statistiques basées sur les modèles de régression linéaire en utilisant R.