Regressionsanalyse und prädiktive Modellierung mit R

Daten sind nur so wertvoll wie die Erkenntnisse, die Sie daraus gewinnen können.Mit Predictive Modeling können Sie Trends antizipieren und datengesteuerte Entscheidungen treffen, indem Sie die Beziehungen zwischen Variablen verstehen. In diesem umfassenden Kurs lernen Sie, wie Sie mit der Programmiersprache R robuste Vorhersagemodelle erstellen. Sie lernen die Grundlagen der Regressionsanalyse kennen, lernen, wie Modellannahmen validiert werden, und wenden diese Techniken mit modernen R-Workflows auf Datensätze an. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der prädiktiven Modellierung und der statistischen Regression - Erstellen und interpretieren Sie einfache und multiple lineare Regressionsmodelle in R - Bewerten Sie die Modellanpassung mit R-Quadrat, Residuenanalyse und Diagnoseplots - Identifizieren und lösen Sie häufige Modellierungsprobleme wie Multikollinearität - Wenden Sie moderne tidyverse- und tidymodels-Workflows für die saubere Datenaufbereitung und -modellierung an - Erkunden Sie grundlegende Klassifizierungstechniken für kategorische Ergebnisse Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den mathematischen Grundlagen der Regression, bevor Sie durch schriftliche Erklärungen und praktische R-Code-Snippets geführt werden.Sie werden von einfachen bivariaten Beziehungen zu komplexen multivariaten Modellen und grundlegenden Klassifizierungs-Workflows fortschreiten. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in der Datenwissenschaft, Business Analysten und Studenten, die eine solide Grundlage in der Predictive Analytics aufbauen möchten.Keine Vorkenntnisse mit R oder fortgeschrittenen Statistiken sind erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Vorhersagekraft Ihrer Daten zu erschließen.