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Predictive Modeling with Python

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Predictive Modeling with Python

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Dozent: Edureka

Bei Coursera Plus enthalten

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

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 16 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • Manage and preprocess data for statistical analysis and modeling.

  • Conduct hypothesis testing using advanced statistical techniques.

  • Build exploratory data analysis (EDA) models to uncover insights.

  • Build and evaluate models to solve real-world data challenges.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Model Evaluation

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Dezember 2024

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23 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 Applied Data 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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In diesem Kurs gibt es 6 Module

In the first module of this course, learners will explore various data types and utilize different measures of central tendency and measures of dispersion to address data inconsistencies.

Das ist alles enthalten

12 Videos3 Lektüren4 Aufgaben2 Diskussionsthemen

In this module, learners will learn to manage data using probability distribution functions. Learners will start by applying the Bernoulli distribution to model categorical data, explore the Poisson distribution for forecasting, and utilize the Exponential and Normal distributions for regression modeling.

Das ist alles enthalten

17 Videos3 Lektüren5 Aufgaben

In the third module of this course, Learners will learn to apply the Central Limit Theorem in scenarios where data may be improperly distributed. Identify and analyze sample data, using both parametric and non-parametric methods to handle various test cases for hypothesis testing and decision-making.

Das ist alles enthalten

30 Videos3 Lektüren5 Aufgaben1 Diskussionsthema

In the fourth module, learners will explore implementing Exploratory Data Analysis (EDA) on large, complex datasets by conducting both univariate and multivariate analysis. They will also learn how to clean and process data, as well as perform feature engineering to prepare the data for analysis.

Das ist alles enthalten

29 Videos3 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema

In this module, learners will learn how to use machine learning models to extract insights from data. They will apply regression and classification algorithms and then optimize the results produced by these models.

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42 Videos2 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema

This module is designed to assess an individual on the various concepts and teachings covered in this course. Evaluate your knowledge with a comprehensive graded quiz on Probability, Statistical Modeling, and Machine Learning.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema

Dozent

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Häufig gestellte Fragen