University of Colorado Boulder
Prädiktive Modellierung und Analyse
University of Colorado Boulder

Prädiktive Modellierung und Analyse

Dan Zhang

Dozent: Dan Zhang

38.492 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.6

(598 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 10 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
62%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Was Sie lernen werden

  • Wenden Sie explorative Datenanalysen an, um Erkenntnisse zu gewinnen und Daten für prädiktive Modellierung vorzubereiten

  • Zusammenfassen und Visualisieren von Datensätzen mit geeigneten Tools

  • Identifizieren Sie Modellierungstechniken für die Vorhersage von kontinuierlichen und diskreten Resultaten

  • Geeignete Diagramme zum Erkunden und Anzeigen von Datensätzen identifizieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Daten bereinigen
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse

Wichtige Details

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9 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Fortgeschrittene Business Analytics
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Am Ende dieses Moduls werden die Studenten in der Lage sein: 1. Explorative Datenanalyse durchführen, um Erkenntnisse zu gewinnen und Daten für die prädiktive Modellierung vorzubereiten 2. Datensätze mit geeigneten Tools zusammenfassen und visualisieren 3. Modellierungstechniken für die Vorhersage von kontinuierlichen und diskreten Ergebnissen zu identifizieren. 4. Analysieren Sie Datensätze mit Excel 5. Erklären und Ausführen verschiedener gängiger Schritte zur Datenvorverarbeitung 6. Geeignete Diagramme zur Untersuchung und Darstellung von Datensätzen auswählen

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 peer review1 Diskussionsthema

In diesem Modul werden Regressionstechniken zur Vorhersage des Wertes von kontinuierlichen Variablen vorgestellt. Es werden einige grundlegende Konzepte der prädiktiven Modellierung behandelt, darunter Kreuzvalidierung, Modellauswahl und Overfitting. Sie lernen auch, wie Sie mit dem Softwaretool XLMiner Vorhersagemodelle erstellen.

Das ist alles enthalten

8 Videos2 Aufgaben1 Diskussionsthema

In diesem Modul werden logistische Regressionsmodelle zur Vorhersage des Wertes von binären Variablen vorgestellt. Im Gegensatz zu kontinuierlichen Variablen kann eine binäre Variable nur zwei verschiedene Werte annehmen und die Vorhersage ihres Wertes wird gemeinhin als Klassifizierung bezeichnet. Es werden mehrere wichtige Konzepte zur Klassifizierung besprochen, darunter Kreuzvalidierung und Konfusionsmatrix, kostensensitive Klassifizierung und ROC-Kurven. Sie werden auch lernen, wie Sie mit dem Softwaretool XLMiner Klassifizierungsmodelle erstellen können.

Das ist alles enthalten

8 Videos2 Aufgaben1 Diskussionsthema

In diesem Modul werden fortgeschrittenere Vorhersagemodelle vorgestellt, darunter Bäume und neuronale Netze. Sowohl Bäume als auch neuronale Netze können zur Vorhersage kontinuierlicher oder binärer Variablen verwendet werden. Sie lernen auch, wie Sie mit dem Softwaretool XLMiner Bäume und neuronale Netze erstellen können.

Das ist alles enthalten

8 Videos3 Aufgaben1 peer review1 Diskussionsthema

Dozent

Lehrkraftbewertungen
3.0 (110 Bewertungen)
Dan Zhang
University of Colorado Boulder
3 Kurse52.335 Lernende

von

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Bewertungen von Lernenden

3.6

598 Bewertungen

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Geprüft am 19. Nov. 2017

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Geprüft am 15. Feb. 2017

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Häufig gestellte Fragen