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Análise De Regressão Linear Completa em Python

Neste curso online gratuito, aprenda sobre os métodos e técnicas envolvidos na Análise de Regressão Linear em Python.

Publisher: Start-Tech Academy
Construir modelos de regressão linear a partir de uma perspectiva de negócio fará de você um especialista na resolução de problemas relacionados a negócios. Neste curso online gratuito, aprenda os componentes de um dicionário de dados abrangente, os passos no manuseio e interpretação de variáveis qualitativas em um modelo linear, e os métodos de tratamento de outliers. Impulse sua análise de regressão linear em Python conhecimento e habilidades estudando este curso abrangente.
Análise De Regressão Linear Completa em Python
  • Duração

    6-10 Horas
  • Students

    111
  • Accreditation

    CPD

Descrição

Modules

Resultado

Certificação

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Description

Você quer ser um especialista em resolver problemas de negócios usando regressão linear em Python? Este curso cobre todos os passos que você deve tomar ao resolver problemas de negócios usando regressão linear em Python. A importância do que acontece antes e depois de executar a análise. Você terá que garantir que você tenha os dados corretos antes de executar a análise e a capacidade de julgar a eficácia de um modelo após executar a análise. Este curso também lhe dá a capacidade de interpretar os resultados de uma forma que ajuda o negócio. Descubra que dados qualitativos referem-se a uma variável que não pode assumir um valor numérico, mas que pode ser classificada em duas ou mais categorias não numéricas. Em contraste, os dados quantitativos referem-se a uma variável que pode ser medida numericamente. O curso discutirá as bibliotecas essenciais em Python e os diferentes tipos de funções de cadeia que você usará em Python.

Em primeiro lugar, você será introduzido ao conceito de parêntese, que é sempre recomendado ao utilizar várias operadoras aritméticas em Python. Em seguida, você discutirá Tuplas em Python, que são semelhantes a listas. A diferença deles é que você não pode modificá-los uma vez que eles foram criados, razão pela qual muitas vezes são classificados como imutáveis. Você ganhará insight sobre o fato de que os pacotes Numpy quase sempre usam um cálculo all-numérico usando Python. Ele fornece vectores de alto desempenho, matriz e estruturas de dados dimensionais mais altas para Python. Descubra que as estatísticas descritivas se referem aos métodos utilizados para organizar, exibir e descrever dados por meio de tabelas, medidas de resumo e gráficos. Você então entenderá que as estatísticas inferenciais consistem em métodos que usam resultados de amostra para ajudar a tomar decisões ou previsões sobre uma população. O curso discutirá os diferentes tipos de funções da trama da Seaborn e vários exemplos de ferramentas de estatísticas descritivas do Python ’.

Em seguida, você aprenderá que a distribuição de frequência de dados qualitativos lista todas as categorias e o número de elementos pertencentes a cada categoria. Obtenha insight no aprendizado de máquina, que se refere à programação de computadores ’ para otimizar um critério de desempenho específico usando dados de exemplo ou experiência passada. Ele pode detectar automaticamente padrões em dados e usá-los para prever resultados futuros de interesse. Você então entenderá que para uma curva de distribuição distorcida para a direita, o valor da média é o maior, o valor do modo é o menor, e o valor da mediana encontra-se entre estes dois. Descubra que se uma variável aleatória contínua tem uma distribuição com um gráfico simétrico e em forma de bell-formato, ela é classificada como tendo uma distribuição normal. Por fim, você estudará análise de dados, métodos lineares, regressão linear e regressão linear múltipla. Este curso será de interesse de gerentes de negócios, executivos ou estudantes interessados em aprender sobre regressão linear. Por que esperar? Inicie este curso hoje e torne-se um especialista em regressão linear e solução de problemas.

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