Linear at Logistic Regression sa R: Regression laban sa Classification — PickAClass
4.2 (12) ⏱ 2 oras 54 min 📚 29 aralin 🎧 Audio version

Linear at Logistic Regression sa R: Regression laban sa Classification

Sanayin ang mga pundasyon ng regression at classification sa R upang lutasin ang mga problema sa negosyo, ihanda ang data, at bigyang-kahulugan ang mga predictive model nang may kumpiyansa.

  • 💬 AI instructor
    Magtanong tungkol sa anumang aralin at makakuha ng malinaw na sagot agad, anumang oras.
  • 🕐 Magsimula anumang oras
    Walang iskedyul o deadline — mag-aral sa sarili mong bilis, kahit kailan.
  • 🌐 Sa Filipino
    Mga aralin, gawain at sertipiko — lahat ay ganap na nasa wika mo.

Tungkol sa kursong ito

Ang pag-unawa sa pagkakaiba sa pagitan ng paghula ng isang tuloy-tuloy na halaga (continuous value) at pag-uuri ng data sa mga kategorya (classifying data into categories) ay ang pundasyon ng modernong data science. Nagbibigay ang kursong ito ng malinaw, konseptwal, at praktikal na pagpapakilala sa linear at logistic regression gamit ang R. Lilipat ka mula sa pag-unawa sa mga pangunahing konsepto ng istatistika patungo sa aktibong paghahanda ng data, pagbuo ng mga predictive model, at pagbibigay-kahulugan sa kanilang mga resulta upang himukin ang mga desisyon sa negosyo. Sa pamamagitan ng malinaw na nakasulat na paliwanag at nakabalangkas na mga halimbawa ng code, magkakaroon ka ng matibay na pag-unawa sa kung paano suriin ang pagganap ng modelo gamit ang mga sukatan na pamantayan sa industriya. Ano ang matututunan mo: - Unawain ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng mga gawain ng regression at classification - Ihanda at linisin ang mga raw dataset gamit ang modernong R programming data manipulation workflows - Bumuo ng mga linear regression model upang hulaan ang tuloy-tuloy na numerical na resulta (continuous numerical outcomes) - Bumuo ng mga logistic regression model para sa binary classification at paggawa ng desisyon - Suriin ang pagganap ng modelo gamit ang mga pangunahing sukatan tulad ng R-squared, RMSE, accuracy, at ROC-AUC - Bigyang-kahulugan ang mga model coefficients upang makakuha ng mga actionable business insights Nagsisimula ang kurso sa mahahalagang terminolohiya at ang konseptwal na pundasyon ng predictive modeling. Pagkatapos ay unti-unti kang uunlad sa data preprocessing, pagbuo ng modelo sa R, at ang mga kritikal na pamamaraan ng pagsusuri na kailangan upang patunayan ang iyong mga natuklasan. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga nagsisimula, business analysts, at mga naghahangad na data scientists na gustong magkaroon ng praktikal na pagpapakilala sa machine learning. Walang kinakailangang naunang karanasan sa programming o advanced statistical. Simulan ang iyong paglalakbay sa data-driven decision-making at sanayin ang mga mahahalagang bahagi ng predictive modeling ngayon.

Ang makukuha mo

  • 📜 Certificate ng pagtatapos
    Idagdag sa LinkedIn profile mo
  • 💬 Personal na AI tutor
    Natigil sa isang aralin? Itanong sa iyong built-in na tutor ang kahit ano, kahit kailan.
  • 🎧 Kasama ang audio version
    Mag-aral kahit saan — hindi kailangan ng screen
  • ♾️ Lifetime access
    Bumalik anumang oras, walang expiry
  • 📱 Telepono o computer
    Gumagana saanman, kahit anong device
  • 💸 14-day refund
    Walang tanong
  • Maikli at focused
    2 oras 54 min ng practical content

Certificate ng pagtatapos

Bawat kursong tinapos mo sa PickAClass ay nag-iisyu ng credential na ganito — orihinal, may sariling code, ma-verify sa URL, at detalyado tungkol sa aktwal na naipakita.

P
PickAClass
Skills profile · verifiable
Dokumento
Certificate of Mastery
Pinatutunayan nito na
Pangalan Apelyido
ay matagumpay na nagpakita ng kahusayan sa
Linear at Logistic Regression sa R: Regression laban sa Classification
Mga skill na ipinakita
Pagsusuri ng Behavioral Pattern
Pundasyonal
1.2 oras
Mga framework ng decision-architecture
Bihasa
1.4 oras
Disenyo ng A/B test
Bihasa
1.7 oras
Behavioral copywriting
Advanced
1.9 oras
P
PickAClass — Pangalan Apelyido
Linear at Logistic Regression sa R: Regression laban sa Classification
Pahina 2 ng 2
Detalye ng performance
Buod ng coursework
Mga araling natapos 14 / 14
Practice questions 26 / 28
Mga assignment na isinumite 4 (avg 4.5 / 5)
Capstone project Nasuri — 4.6 / 5
Kabuuang practice 6.2 oras
Performance benchmark
Cohort rank Top 12% sa 1,625
Oras hanggang matapos 11 araw (median: 22)
Mastery score 91 / 100
Practice-question score 94%
Skill verification Verified Skill Path
I-verify ang credential na ito
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Inisyu sa ilalim ng academic standards ng PickAClass. Ang skill levels ay sumasalamin sa na-assess na performance laban sa competency rubric ng kurso. Ito ay orihinal na credential ng platform na ito.

Mga review (12)

Elijah Brown US
★ 5 · 28.07.2026

This course exceeded my expectations. The real-world applications discussed are incredibly useful. Great job!

Clara Lehmann AT
★ 4 · 23.07.2026

This course delivered exactly what I needed. The explanations were clear and concise. Big thumbs up!

Ragnar Persson SE
★ 4 · 21.07.2026

This course exceeded my expectations! The examples were spot-on and really helped solidify the learning. Definitely worth the time.

يوسف بن عبدالله الشقصي OM
★ 5 · 06.07.2026

This was exactly what I was looking for. The explanations were so clear and the examples really helped solidify the concepts.

Óscar Castillo PA
★ 4 · 05.07.2026

It's a solid course. The structure is logical and most of the examples were helpful. Could use a few more real-world scenarios though.

Ana Paula Soto CO Verified learner
★ 4 · 30.06.2026

Thoroughly enjoyed this course. The way the information was presented was excellent, and the practical applications were highlighted effectively. Great job!

عبدالله بن أحمد BH Verified learner
★ 4 · 24.06.2026

A good introduction. The structure was mostly clear, but I wish there were a few more real-world examples. Still, learned a lot.

Javier Mendoza MX Verified learner
★ 4 · 15.06.2026

This course exceeded my expectations! The lessons flowed logically, and the real-world applications were clear.

Shahrul Nizam bin Abdullah MY
★ 5 · 12.06.2026

Exceeded my expectations! The structure was logical, and the real-world scenarios really helped cement the learning. Great value.

David Hall NZ
★ 4 · 09.06.2026

This exceeded my expectations. The lessons flowed logically and the real-world applications were spot on. Great job!

Zane Petrovica LV Verified learner
★ 4 · 31.05.2026

It's a good course if you have some prior knowledge. For absolute beginners, some concepts might be a bit challenging. The structure is logical, though.

Oliver Miller AU Verified learner
★ 3 · 30.05.2026

So glad I took this course. The clarity of explanation and the real-world applicability of the lessons are top-notch.

Magsulat ng review

Hihilingin naming mag-sign in ka pagkatapos — ligtas ang draft mo.

Kinuha rin ng iba

Mga madalas itanong

Ano ang kailangan ko para sa kursong ito? +

Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.

Paano ako magbabayad? +

Sa pamamagitan ng card via Stripe. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card — secure na hinahawakan ng Stripe.

Pwede ba akong mag-refund? +

Oo — full refund sa loob ng 14 araw, walang tanong.

Hanggang kailan ang access ko? +

Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course — balikan mo kahit kailan.

Makakakuha ba ako ng certificate? +

Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.

Para sa mga learner sa
Tech Design Finance Marketing Healthcare Edukasyon Hospitality Manufacturing