Python Veri Bilimi: Gerileme Analizi ve Tahmin

Örgütler fiyatlandırmak, talebi tahmin etmek ve pazar eğilimlerini anlamak için veri odaklı tahminlere güvenirler. Python ile tahmini modelleri nasıl inşa edeceğinizi ve yorumlayacağınızı öğrenmek, bugünün veri ekonomisinde edinebileceğiniz en değerli becerilerden biridir. Bu metin tabanlı kursta, başlangıçtan, keşif veri analizi yapabilen, güçlü gerileme modelleri oluşturabilen ve gelecekteki eğilimleri tahmin edebilen güvenilir bir veri pratisyenine geçiş yapacaksınız. Verileri hazırlamayı, model performansını değerlendirmeyi ve pratik iş sorunlarını çözmek için modern makine öğrenimi çalışma akışlarını uygulamayı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Veri bilimi, makine öğrenimi ve regression modeling çalışma akışının temel kavramlarını anlayın. - Modern Python kütüphaneleri ve en iyi uygulamaları kullanarak keşif veri analizi ve veri hazırlama yap. - Doğru tahminler yapmak için basit ve çoklu lineer gerileme modellerini oluştur, değerlendir ve yorumla. - Geri kalan çizimler, hata metrikleri ve onaylama tekniklerini kullanarak model varsayımlarını teşhis edin ve çözün. - Modelin doğruluğunu artırmak ve aşırı uyumluluğu önlemek için özellik mühendisliği ve düzenleme tekniklerini uygulayın. - Trendleri ve mevsimsel paternleri temel zaman dizileri tahmin modelleri oluşturmak için analiz edin. Kurs temel tanımlamalar ve anahtar terminoloji ile başlar ve size veri hazırlama, regresyon modelleme ve doğrulama yoluyla rehberlik eder. ayrıntılı açıklamaları okuyacak, temiz kod parçalarını analiz edecek ve fiyatlandırma stratejisi ve trend tahmini gibi pratik iş senaryoları üzerinden çalışacaksınız. Bu ders veri bilimi ve makine öğrenimi yolculuğuna başlamak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Önceden modelleme deneyimi gerekmez, ancak Python değişkenleri ve sözdizimi ile ilgili temel bilgiler yazılı materyalden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olacaktır. Python ile öngörülebilir veri modelleme gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.