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 Certificat Professionnel Google Advanced Data Analytics (analyse avancée des données)
Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : Google Career Certificates
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599 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 : Méthodes statistiques
- Catégorie : Analyse des écarts
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Régression logistique
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Algorithmes de classification
- Catégorie : Programmation Python
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Révisé le 13 juil. 2023
Great course! Especially the statistical touch in it
Révisé le 19 déc. 2024
Very well structured. This course and the instructor simplifies many difficult concepts into bite-sized chunks that are easy to digest without feeling overwhelmed.
Révisé le 24 avr. 2024
too good excellent don't hesitate to buy this course
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