Data Science

Leer de basisprincipes van Python-programmering en pas machine learning-algoritmen toe om financiële gegevens te analyseren, voorspellende modellen te bouwen en datagestuurde investeringsbeslissingen te nemen.

Leer hoe u gegevens met tijdstempels kunt analyseren, visualiseren en voorspellen met behulp van Python, Pandas, statistische modellen en moderne machine learning-bibliotheken.

Bouw een sterke basis voor machine learning en deep learning door de lineaire regressietheorie en Python-implementatie vanaf nul te beheersen.

Bouw een solide basis in voorspellende modellering door de wiskunde en Python-implementatie van binaire classificatie te leren.

Beheers statistische en machine learning-modellen in Python om tijdelijke gegevens te analyseren, toekomstige trends te voorspellen en voorspellende pijplijnen te bouwen voor financiën, verkoop en operaties.

Leer fundamentele regressietechnieken beheersen om continue gegevens uit de echte wereld te voorspellen, van huizenprijzen tot financiële trends, met behulp van duidelijke Python-voorbeelden.

Bouw een solide basis in voorspellende modellering door de kernalgoritmen en wiskundige principes achter supervised machine learning te begrijpen.

Leer relaties te modelleren en resultaten te voorspellen met behulp van lineaire regressie en statistische inferentietechnieken.

Leer eenvoudige en meerdere lineaire regressiemodellen te bouwen, interpreteren en evalueren om relaties in gegevens te analyseren en nauwkeurige voorspellingen te doen.

Leer de basisprincipes van regressie en classificatie beheersen om uw eerste voorspellende modellen in Python te bouwen.

Transformeer de supply chain-activiteiten door machine learning-technieken toe te passen om de vraag te voorspellen, de voorraad te optimaliseren en de logistieke efficiëntie te verbeteren.

Bouw voorspellende modellen en voorspel toekomstige trends met behulp van fundamentele tijdreekstechnieken zoals ETS en ARIMA met Python.

Gebruik Python en scikit-learn om atletische gegevens te analyseren en modellen te bouwen die wedstrijdresultaten en spelersprestaties voorspellen.

Begrijp fundamentele statistische modelleringsconcepten en pas ze toe met behulp van Python voor gegevensanalyse en voorspelling.

Beheers geavanceerde regressietechnieken, waaronder GLM's en smoothing splines, om complexe gegevenspatronen te analyseren en uw voorspellende modelleervaardigheden te verbeteren.

Begrijp en pas lineaire regressie toe om verbanden tussen variabelen te meten met behulp van praktische uitleg en oefeningen.

Leer lineaire regressiemodellen te bouwen, interpreteren en valideren met behulp van SPSS en Excel om echte voorspellende analyse-uitdagingen op te lossen.

Leer statistische modellen bouwen en interpreteren in SPSS om uitkomsten te voorspellen en datagedreven beslissingen te nemen.

Werk door middel van geannoteerde grafiekoefeningen om snelheid en nauwkeurigheid van patroonherkenning op te bouwen - het oefenen van identificatie over verschillende tijdsframes en activaklassen.