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Analisi Completa di regressione lineare in Python

In questo corso gratuito online, imparate i metodi e le tecniche coinvolte in Linear Regression Analysis in Python.

Publisher: Start-Tech Academy
Costruire modelli di regressione lineare da una prospettiva di business ti renderà un esperto nel risolvere problemi legati al business. In questo corso gratuito online, imparare i componenti di un dizionario di dati completo, i passi nella gestione e interpretazione delle variabili qualitative in un modello lineare, e i metodi di trattamento degli outliers. Incrementa la tua analisi di regressione lineare in Python knowledge and skills studiando questo corso completo.
Analisi Completa di regressione lineare in Python
  • Durata

    6-10 Oras
  • Students

    111
  • Accreditation

    CPD

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

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Description

Vuoi essere un esperto nel risolvere problemi di business usando la regressione lineare in Python? Questo corso copre tutti i passi da compiere quando si risolva problemi di business utilizzando regressione lineare in Python. L'importanza di ciò che accade prima e dopo aver eseguito l'analisi. Bisognerà assicurarsi di avere i dati corretti prima di eseguire l'analisi e la possibilità di giudicare l'efficacia di un modello dopo aver eseguito l'analisi. Questo corso ti dà anche la possibilità di interpretare i risultati in un modo che aiuta il business. Scopri che i dati qualitativi si riferiscono ad una variabile che non può assumere un valore numerico, ma che può essere classificata in due o più categorie non numeriche. Al contrario, i dati quantitativi si riferiscono a una variabile che può essere misurata numericamente. Il corso discuterà le biblioteche essenziali in Python e i diversi tipi di funzioni di stringa che userete in Python.

All'inizio verrà introdotto al concetto di parentesi, consigliato sempre quando si utilizzano più operatori aritmetici in Python. Poi, si discuterà di Tuples in Python, che sono simili alle liste. La loro differenza è che non si possono modificarli una volta creati, motivo per cui spesso sono classificati come immutabili. Guadagnerai intuito nel fatto che i pacchetti di Numpy utilizzano quasi sempre un calcolo tutto numerico usando Python. Fornisce vettori ad alte prestazioni, matrice e strutture dati tridimensionali per Python. Scopri che le statistiche descrittive si riferiscono ai metodi utilizzati per organizzare, visualizzare e descrivere i dati attraverso tabelle, misure di riepilogo e grafici. Capirete poi che le statistiche inferenziali sono costituite da metodi che utilizzano risultati di esempio per aiutare a prendere decisioni o previsioni su una popolazione. Il corso discuterà i diversi tipi di funzioni della trama Seaborn e vari esempi di strumenti statistici descrittivi di Python.

Prossimo, imparerai che la distribuzione di frequenza dei dati qualitativi elenca tutte le categorie e il numero di elementi appartenenti a ciascuna categoria. Acquisire insight nell'apprendimento automatico, che si riferisce ai computer di programmazione per ottimizzare un criterio di prestazione specifico utilizzando dati di esempio o esperienze passate. Può rilevare automaticamente i pattern nei dati e utilizzarli per prevedere futuri esiti di interesse. Capirete poi che per una curva di distribuzione snodata a destra, il valore della media è il più grande, il valore della modalità è il più piccolo, e il valore della mediana si trova tra questi due. Scopri che se una variabile casuale continua ha una distribuzione con un grafico simmetrico e a forma di campana, è classificata come avente una distribuzione normale. Infine, si studierà l'analisi dei dati, i metodi lineari, la regressione lineare e la regressione lineare multipla. Questo corso sarà di interesse per i manager aziendali, i dirigenti o gli studenti interessati ad apprendere la regressione lineare. Perché aspettare? Inizia questo corso oggi e diventa un esperto di regressione lineare e problem-solving.

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