Вероятность и регрессия для предсказательной аналитики

Чтобы добиться успеха в предсказывающем анализе и науке о данных, вы должны смотреть дальше исходных цифр и понимать математические силы, которые управляют данными. Этот текстовый курс помогает преодолеть разрыв между необработанными данными и практическими прогнозами, разъясняя понятия вероятности и регрессии. Вы будете развивать аналитический мышление, необходимое для оценки риска, модели неопределенности, и построить надежные модели прогнозирования. Читая подробные объяснения, изучая фрагменты кода и выполняя структурированные письменные упражнения, вы перейдете от вычисления простых средних к построению надежных регрессионных моделей. Что вы узнаете: Понимание основных понятий вероятности, включая условную вероятность и теорему Байеса; Анализ дискретных и непрерывных распределений вероятностей для моделирования реальной неопределенности; Применение методов линейной и множественной регрессии для выявления тенденций и прогнозирования; Оценка производительности модели с использованием современных диагностика, остаточные значения и метрики проверки; практическое применение статистических концепций с использованием современных библиотек шаблонов анализа данных. Путешествие начинается с основной терминологии, правил вероятности и статистических основ. Отсюда вы перейдете к формулированию, подгонке и интерпретации регрессионных моделей для решения задач предсказания. Этот курс предназначен для начинающих, начинающих аналитиков данных и любопытных профессионалов, которые хотят построить математический фундамент для науки данных без каких-либо сложных предварительных условий. Начните читать сегодня, чтобы овладеть математическим ядром предсказательной аналитики.