This course provides a practical introduction to statistical analysis and machine learning with Python. Learn essential machine learning concepts, methods, and algorithms with a focus on applying them to solve real-world problems.
Predictive Modeling with Python
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Predictive Modeling with Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung 蹿眉谤 Applied Data Analytics
Dozent: Edureka
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollst盲ndigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Manage and preprocess data for statistical analysis and modeling.
Conduct hypothesis testing using advanced statistical techniques.
Build exploratory data analysis (EDA) models to uncover insights.
Build and evaluate models to solve real-world data challenges.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Probability & Statistics
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Statistical Inference
- Kategorie: Statistical Methods
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Probability Distribution
- Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
- Kategorie: Predictive Analytics
- Kategorie: Descriptive Statistics
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Bewertungen
23 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung 蹿眉谤 Applied Data Analytics
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverst盲ndnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 6 Module
In the first module of this course, learners will explore various data types and utilize different measures of central tendency and measures of dispersion to address data inconsistencies.
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12 Videos3 Lekt眉ren4 Aufgaben2 Diskussionsthemen
In this module, learners will learn to manage data using probability distribution functions. Learners will start by applying the Bernoulli distribution to model categorical data, explore the Poisson distribution for forecasting, and utilize the Exponential and Normal distributions for regression modeling.
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17 Videos3 Lekt眉ren5 Aufgaben
In the third module of this course, Learners will learn to apply the Central Limit Theorem in scenarios where data may be improperly distributed. Identify and analyze sample data, using both parametric and non-parametric methods to handle various test cases for hypothesis testing and decision-making.
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30 Videos3 Lekt眉ren5 Aufgaben1 Diskussionsthema
In the fourth module, learners will explore implementing Exploratory Data Analysis (EDA) on large, complex datasets by conducting both univariate and multivariate analysis. They will also learn how to clean and process data, as well as perform feature engineering to prepare the data for analysis.
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29 Videos3 Lekt眉ren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
In this module, learners will learn how to use machine learning models to extract insights from data. They will apply regression and classification algorithms and then optimize the results produced by these models.
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42 Videos2 Lekt眉ren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
This module is designed to assess an individual on the various concepts and teachings covered in this course. Evaluate your knowledge with a comprehensive graded quiz on Probability, Statistical Modeling, and Machine Learning.
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1 Video1 Lekt眉re1 Aufgabe1 Diskussionsthema
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Lernender seit 2018
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H盲ufig gestellte Fragen
This course is designed with emphasizes on predictive modeling and statistical analysis, providing learners with the skills and methods to examine data, discern trends, and make well-informed forecasts about future results.
Predictive Modeling with Python is tailored for professionals and enthusiasts seeking to deepen their expertise in predictive modeling and statistical analysis, including data analysts, aspiring data scientists, business leaders, and individuals dedicated to data-driven decision-making.
The course spans approximately 6 weeks, allowing flexibility based on the learner's pace, with an estimated weekly commitment of 2-3 hours for lectures, practical projects, and assessments.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterst眉tzung verf眉gbar,