Il s'agit du quatrième cours du certificat Google Analytique des données avancée. Les professionnels des données utilisent l'analyse de régression pour découvrir les relations entre les différentes variables d'un ensemble de données et identifier les facteurs clés qui affectent les performances de l'entreprise. Dans ce cours, vous vous entraînerez à modéliser les relations entre les variables. Vous apprendrez les différentes méthodes de modélisation des données et comment les utiliser pour aborder les problèmes de l'entreprise. Vous explorerez également des méthodes telles que la régression linéaire, l'analyse de variance (ANOVA) et la régression logistique.

Analyse de régression : Simplifier les relations complexes entre les données
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Analyse de régression : Simplifier les relations complexes entre les données
Ce cours fait partie de Google Advanced Data Analytics (analyse avancée des données) Certificat Professionnel
Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : Google Career Certificates
71 313 déjà inscrits
Inclus avec
591 avis
Ce que vous apprendrez
Étudier les relations dans les ensembles de données
Identifier les hypothèses du modèle de régression
Effectuer des régressions linéaires et logistiques à l'aide de Python
Évaluation de modèles de pratique et interprétation
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analytics
- Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
- Catégorie : Analysis
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Correlation Analysis
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Logistic Regression
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Variance Analysis
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Classification Algorithms
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Révisé le 27 avr. 2023
Extremely challenging incredibly for beginners yet rewarding.
Révisé le 26 mai 2025
Excellent! This course is difficult if you have no prior knowledge of machine learning
Révisé le 23 avr. 2024
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