Dies ist der fünfte von sieben Kursen im Rahmen des Google Advanced Data Analytics Certificate. Datenexperten nutzen die Regressionsanalyse, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen in einem Datensatz zu entdecken und Schlüsselfaktoren zu identifizieren, die die Unternehmensleistung beeinflussen. In diesem Kurs üben Sie die Modellierung von Variablenbeziehungen. Sie lernen verschiedene Methoden der Datenmodellierung kennen und erfahren, wie Sie diese zur Lösung von Geschäftsproblemen einsetzen können. Sie werden auch Methoden wie die lineare Regression, die Varianzanalyse (ANOVA) und die logistische Regression kennenlernen.
Regressionsanalyse: Komplexe Datenzusammenhänge vereinfachen
Regressionsanalyse: Komplexe Datenzusammenhänge vereinfachen
Dieser Kurs ist Teil von Google Erweiterte Datenanalyse Zertifikat über berufliche Qualifikation
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozent: Google Career Certificates
TOP-LEHRKRAFT
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Kurs
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Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
32 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Untersuchen Sie Beziehungen in Datensätzen
Annahmen des Regressionsmodells ermitteln
Lineare und logistische Regression mit Python durchführen
Bewertung und Interpretation von Praxismodellen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: regressionsmodellierung
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Effektive Kommunikation
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
Wichtige Details
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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Datenanalyse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Google Erweiterte Datenanalyse Zertifikat über berufliche Qualifikation
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Zunächst lernen Sie die wichtigsten Schritte zur Erstellung von Regressionsmodellen kennen, von der Festlegung Ihrer Annahmen bis zur Interpretation Ihrer Ergebnisse. Als Nächstes werden Sie die beiden Haupttypen der Regression kennenlernen: die lineare und die logistische Regression. Sie erfahren, wie Datenexperten die lineare und logistische Regression einsetzen, um verschiedene Arten von Geschäftsproblemen zu lösen.
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8 Videos3 Lektüren4 Quizzes1 Diskussionsthema1 Plug-in
Sie werden erkunden, wie Sie Modelle verwenden können, um komplexe Datenbeziehungen zu beschreiben. Sie werden sich auf Korrelationsbeziehungen konzentrieren. Anschließend erstellen Sie ein einfaches lineares Regressionsmodell in Python und interpretieren Ihre Ergebnisse.
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9 Videos8 Lektüren5 Quizzes1 Diskussionsthema5 Unbewertete Labore
Nach der einfachen Regression werden Sie zu einem komplexeren Regressionsmodell übergehen: der multiplen linearen Regression. Sie werden sehen, wie die multiple Regression bei jedem Schritt des Modellierungsprozesses auf der einfachen linearen Regression aufbaut. Außerdem erhalten Sie eine Vorschau auf einige Schlüsselthemen des maschinellen Lernens: Auswahl, Überanpassung und der Kompromiss zwischen Verzerrung und Varianz.
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10 Videos4 Lektüren5 Quizzes1 Diskussionsthema3 Unbewertete Labore1 Plug-in
Sie werden auf Ihrem Vorwissen über Hypothesentests aufbauen, um zwei weitere statistische Tests zu untersuchen: Chi-Quadrat und Varianzanalyse (ANOVA). Sie werden lernen, wie Datenexperten diese Tests zur Analyse verschiedener Datentypen verwenden. Schließlich werden Sie zwei Arten von Chi-Quadrat-Tests sowie einseitige und zweiseitige ANOVA-Tests durchführen.
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9 Videos3 Lektüren4 Quizzes3 Unbewertete Labore
Sie werden die binomiale logistische Regression untersuchen, eine Art der Regressionsanalyse, die Daten in zwei Kategorien klassifiziert. Sie werden lernen, wie Sie ein binomiales logistisches Regressionsmodell erstellen und wie Datenexperten diese Art von Modell verwenden, um Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.
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Zum Abschluss des Kurses erstellen Sie ein Regressionsmodell zur Analyse eines Datensatzes für ein Arbeitsplatzszenario.
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Geprüft am 22. Juni 2023
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Häufig gestellte Fragen
Unternehmen jeder Art und Größe haben Geschäftsprozesse, bei denen riesige Datenmengen anfallen. Jeden Moment werden alle Arten von Informationen von Computern, dem Internet, Telefonen, Texten, Streaming-Videos, Fotos, Sensoren und vielem mehr erzeugt. In der globalen digitalen Landschaft sind die Daten zunehmend unpräzise, chaotisch und unstrukturiert. Da die Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten exponentiell zunimmt, haben Unternehmen Schwierigkeiten, damit Schritt zu halten.
Datenwissenschaft und fortgeschrittene Data Analytics sind Teil eines Fachgebiets, das Rohdaten nutzt, um neue Wege der Modellierung und des Verständnisses des Unbekannten zu schaffen. Um Erkenntnisse zu gewinnen, sind Unternehmen auf Datenexperten angewiesen, die Daten erfassen, organisieren und interpretieren, um sie für interne Projekte und Prozesse zu nutzen. Datenwissenschaftler und fortgeschrittene Fachkräfte für Datenanalyse stützen sich auf eine Kombination wichtiger Fähigkeiten, darunter Statistik, wissenschaftliche Methoden, Datenanalyse und künstliche Intelligenz.
Ein Datenexperte ist ein Begriff, der jede Person beschreibt, die mit Daten arbeitet und/oder über Datenkenntnisse verfügt. Ein Datenexperte ist zumindest in der Lage, Daten zu erkunden, zu bereinigen, auszuwählen, zu analysieren und zu visualisieren. Sie können auch gut mit dem Schreiben von Code umgehen und sind mit den Techniken vertraut, die von Statistikern und Ingenieuren für maschinelles Lernen verwendet werden, einschließlich der Erstellung von Modellen, der Entwicklung algorithmischen Denkens und der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen.
Datenexperten sind für das Sammeln, Analysieren und Interpretieren großer Datenmengen in einer Vielzahl unterschiedlicher Organisationen verantwortlich. Die Rolle eines Datenexperten wird von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich definiert. Im Allgemeinen verfügen Datenexperten über technische und strategische Fähigkeiten, die fortgeschrittene analytische Fähigkeiten wie Datenmanipulation, Versuchsplanung, prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen erfordern. Sie führen eine Vielzahl von Aufgaben im Zusammenhang mit dem Sammeln, Strukturieren, Interpretieren, Überwachen und Berichten von Daten in zugänglichen Formaten aus, damit die Beteiligten die Daten verstehen und effektiv nutzen können. Letztlich hilft die Arbeit von Datenexperten Organisationen, fundierte, ethische Entscheidungen zu treffen.
Große Datenmengen - und die für ihre Verwaltung und Analyse erforderliche Technologie - werden immer leichter zugänglich. Aus diesem Grund gibt es immer mehr Karrieremöglichkeiten für Menschen, die mithilfe von Daten Geschichten erzählen können, wie z. B. leitende Fachkräfte für Datenanalyse und Data Scientists. Diese Fachleute sammeln, analysieren und interpretieren große Datenmengen in einer Vielzahl unterschiedlicher Organisationen. Ihre Aufgaben erfordern fortgeschrittene analytische Fähigkeiten wie Datenmanipulation, Versuchsplanung, Prognosemodellierung und maschinelles Lernen.