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Análisis de regresión lineal completo en Python

En este curso gratuito en línea, aprenda sobre los métodos y técnicas involucrados en el Análisis de Regresión Lineal en Python.

IT
Gratis
La construcción de modelos de regresión lineal desde una perspectiva empresarial le hará un experto en la solución de problemas relacionados con el negocio. En este curso gratuito en línea, aprenda los componentes de un diccionario de datos completo, los pasos en el manejo e interpretación de las variables cualitativas en un modelo lineal, y los métodos de tratamiento de los valores atípicos. Impulse su análisis de regresión lineal en conocimientos y habilidades de Python estudiando este curso integral.

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Description

¿Desea ser un experto en la resolución de problemas de negocio utilizando la regresión lineal en Python? Este curso cubre todos los pasos que debes tomar al resolver problemas de negocio usando la regresión lineal en Python. La importancia de lo que sucede antes y después de ejecutar el análisis. Tendrá que asegurarse de que tiene los datos correctos antes de ejecutar el análisis y la capacidad de juzgar la eficacia de un modelo después de ejecutar el análisis. Este curso también le da la capacidad de interpretar los resultados de una manera que ayuda al negocio. Descubra que los datos cualitativos hacen referencia a una variable que no puede asumir un valor numérico, pero que puede clasificarse en dos o más categorías no numéricas. En cambio, los datos cuantitativos se refieren a una variable que se puede medir numéricamente. El curso discutirá las bibliotecas esenciales en Python y los diferentes tipos de funciones de cadena que utilizará en Python.

Al principio, se le introducirá el concepto de paréntesis, que siempre se recomienda cuando se utilizan varios operadores aritméticos en Python. Luego, discutiremos Tuples en Python, que son similares a las listas. Su diferencia es que no se puede modificar una vez que se han creado, por lo que a menudo se clasifican como inmutables. Obtendrá información sobre el hecho de que los paquetes Numpy casi siempre utilizan un cálculo numérico utilizando Python. Proporciona vectores de alto rendimiento, matrices y estructuras de datos de dimensiones superiores para Python. Descubra que las estadísticas descriptivas se refieren a los métodos utilizados para organizar, visualizar y describir datos a través de tablas, medidas de resumen y gráficos. A continuación, entenderá que las estadísticas inferenciales consisten en métodos que utilizan resultados de ejemplo para ayudar a tomar decisiones o predicciones sobre una población. El curso discutirá los diferentes tipos de funciones de trama de Seaborn y varios ejemplos de herramientas de estadísticas descriptivas de Python.

A continuación, aprenderá que la distribución de frecuencia de datos cualitativos lista todas las categorías y el número de elementos que pertenecen a cada categoría. Obtenga información sobre el aprendizaje automático, que se refiere a la programación de sistemas para optimizar un criterio de rendimiento específico utilizando datos de ejemplo o experiencia pasada. Puede detectar automáticamente patrones en los datos y utilizarlos para predecir resultados futuros de interés. Entonces comprenderás que para una curva de distribución sesgada a la derecha, el valor de la media es el más grande, el valor del modo es el más pequeño, y el valor de la mediana se encuentra entre estos dos. Descubre que si una variable aleatoria continua tiene una distribución con un gráfico simétrico y con forma de campana, se clasifica como teniendo una distribución normal. Finalmente, usted estudiará análisis de datos, métodos lineales, regresión lineal y regresión lineal múltiple. Este curso será de interés para los gerentes de negocios, ejecutivos o estudiantes interesados en aprender acerca de la regresión lineal. ¿Por qué esperar? Comience este curso hoy y se convierta en un experto en regresión lineal y resolución de problemas.

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