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Analyse de régression linéaire complète en Python

Dans ce cours en ligne gratuit, découvrez les méthodes et les techniques impliquées dans l'analyse de régression linéaire en Python.

Publisher: Start-Tech Academy
La création de modèles de régression linéaire du point de vue de l'entreprise vous fera un expert dans la résolution de problèmes liés aux affaires. Dans ce cours gratuit en ligne, apprenons les composants d'un dictionnaire de données complet, les étapes de traitement et d'interprétation des variables qualitatives dans un modèle linéaire, et les méthodes de traitement des valeurs aberrantes. Boosez votre analyse de régression linéaire en connaissances et compétences Python en étudiant ce cours complet.
Analyse de régression linéaire complète en Python
  • Durée

    6-10 Heures
  • Students

    111
  • Accreditation

    CPD

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Résultats

Certification

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Description

Voulez-vous être un expert pour résoudre les problèmes métier à l'aide de la régression linéaire en Python? Ce cours couvre toutes les étapes que vous devez suivre pour résoudre les problèmes métier à l'aide de la régression linéaire en Python. L'importance de ce qui se passe avant et après l'exécution de l'analyse. Vous devez vous assurer que vous disposez des données correctes avant de lancer l'analyse et de juger de l'efficacité d'un modèle après l'exécution de l'analyse. Ce cours vous donne également la possibilité d'interpréter les résultats de façon à aider l'entreprise. Découvrez que les données qualitatives font référence à une variable qui ne peut pas assumer une valeur numérique, mais qui peut être classée en deux ou plusieurs catégories non numériques. Par contre, les données quantitatives font référence à une variable qui peut être mesurée numériquement. Le cours discutera des bibliothèques essentielles en Python et des différents types de fonctions de chaîne que vous utiliserez en Python.

Au début, vous serez introduit dans le concept de parenthèse, ce qui est toujours recommandé lors de l'utilisation de plusieurs opérateurs arithmétiques en Python. Ensuite, vous discuterons de Tuples en Python, qui sont similaires aux listes. Leur différence est que vous ne pouvez pas les modifier une fois qu'ils ont été créés, c'est pourquoi ils sont souvent classés comme immuables. Vous y trouverez des informations sur le fait que les paquets Numpy utilisent presque toujours un calcul tout-numérique à l'aide de Python. Il fournit des vecteurs hautes performances, des structures de données de matrice et de dimensions supérieures pour Python. Découvrez que les statistiques descriptives se rapportent aux méthodes utilisées pour organiser, afficher et décrire les données par le biais de tableaux, de mesures récapitulatives et de graphiques. Vous comprrez alors que les statistiques inférentielles consistent en des méthodes qui utilisent les résultats de l'échantillon pour aider à prendre des décisions ou des prédictions sur une population. Le cours examinera les différents types de fonctions de tracé de Seaborn et divers exemples d'outils de statistiques descriptives de Python ’.

Ensuite, vous apprendrez que la distribution de fréquence des données qualitatives répertorie toutes les catégories et le nombre d'éléments appartenant à chaque catégorie. Apporte un aperçu de l'apprentissage automatique, qui se réfère à la programmation d'ordinateurs ’ pour optimiser un critère de performance spécifique en utilisant des données d'exemple ou une expérience passée. Il permet de détecter automatiquement les tendances dans les données et de les utiliser pour prédire les résultats futurs de l'intérêt. Vous comprrez alors que pour une courbe de distribution asymétrique vers la droite, la valeur de la moyenne est la plus grande, la valeur du mode est la plus petite, et la valeur de la médiane se situe entre ces deux. Découvrez que si une variable aléatoire continue a une distribution avec un graphe symétrique et en forme de cloche, elle est classée comme ayant une distribution normale. Enfin, vous étudierez l'analyse des données, les méthodes linéaires, la régression linéaire et la régression linéaire multiple. Ce cours intéressera les gestionnaires d'entreprises, les cadres supérieurs ou les étudiants intéressés à se renseigner sur la régression linéaire. Pourquoi attendre? Commencez ce cours aujourd'hui et devenez un expert en régression linéaire et en résolution de problèmes.

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