This course is the seventh of eight. In this project, we will tackle a prediction problem: forecasting the number of bicycles that will be rented on a given day. Using historical data, we will consider factors such as weather conditions, the day of the week, and other relevant variables to accurately predict daily bicycle rentals. This will help ensure that our bicycle rental service is prepared with the appropriate number of bicycles each day. We will learn specifically about data acquisition and correlation.
Data Science Project Capstone: Predicting Bicycle Rental
Data Science Project Capstone: Predicting Bicycle Rental
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Science Foundations
Instructeur : Robert Zimmer
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
7 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
In this course you will tackle a prediction problem: forecasting the number of bicycles that will be rented on a given day.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Correlation
- Catégorie : Project Life Cycle
- Catégorie : Regression
- Catégorie : Project Life Cycle
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
octobre 2024
Évaluations
10 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Science Foundations
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Il y a 2 modules dans ce cours
Welcome to an exhilarating week in our Data Science journey, where we transition from theory to practice with the commencement of our capstone project. We will immerse ourselves in the intricate world of predictive modeling using linear regression, aiming to forecast bicycle rentals. You will learn specifically about data acquisition and correlation.
Inclus
6 vidéos3 lectures5 devoirs1 sujet de discussion2 laboratoires non notés
This week, we will complete the Data Science Project. You will learn about single and multiple linear regression and apply these models to solve the bicycle rental problem.
Inclus
6 vidéos1 lecture5 devoirs4 sujets de discussion4 laboratoires non notés
Instructeur
Offert par
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