Praktische Prognosen und Regression mit Python

Möchten Sie zukünftige Trends vorhersagen oder die in Ihren Daten verborgenen Beziehungen verstehen?Regression und Prognose sind wesentliche Fähigkeiten für jeden Datenanalysten oder Wissenschaftler, und Python bietet die perfekten Werkzeuge, um sie anzuwenden. Dieser Kurs bietet eine praktische, textbasierte Grundlage für die Erstellung von Vorhersagemodellen von Grund auf.Sie werden von grundlegenden statistischen Konzepten zur Implementierung und Auswertung gängiger Regressions- und Zeitreihenprognosemodelle übergehen und das Vertrauen gewinnen, Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse und genaue Vorhersagen umzuwandeln. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien der linearen Regression und der Zeitreihenanalyse. - Üben Sie wesentliche Datenreinigungs-, Vorverarbeitungs- und Feature-Engineering-Techniken. - Erstellen, trainieren und testen Sie prädiktive Regressionsmodelle mit Python und scikit-learn. - Bewerten Sie die Modellleistung mit Schlüsselmetriken wie R-Quadrat, MAE und MSE. - Implementieren Sie grundlegende Prognosetechniken, von gleitenden Durchschnitten bis zu ARIMA-Modellen. - Interpretieren Sie Modellkoeffizienten und -ergebnisse, um Beziehungen in Ihren Daten zu erklären. Der Kurs beginnt mit der wichtigsten Terminologie und den statistischen Grundlagen, bevor Sie durch praktische Programmierübungen geführt werden.Sie beginnen mit einfachen linearen Modellen und bauen schrittweise komplexere Zeitreihenanwendungen auf. Dieser Kurs ist für Anfänger gedacht, es sind keine Vorkenntnisse in Statistik oder Machine Learning erforderlich, aber eine grundlegende Vertrautheit mit der Python-Syntax ist hilfreich. Bauen Sie noch heute Ihre Fähigkeiten zur vorausschauenden Modellierung aus.