Willkommen bei Introduction to Predictive Modeling, dem ersten Kurs der University of Minnesota's Analytics for Decision Making Specialization. Dieser Kurs führt Sie in die Konzepte, Prozesse und Anwendungen der prädiktiven Modellierung ein, wobei der Schwerpunkt auf linearen Regressions- und Zeitreihenprognosemodellen und deren praktischer Anwendung in Microsoft Excel liegt. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein: - die Konzepte, Prozesse und Anwendungen der prädiktiven Modellierung zu verstehen - die Struktur und Intuition von linearen Regressionsmodellen zu verstehen - einfache und multiple lineare Regressionsmodelle an Daten anzupassen, die Ergebnisse zu interpretieren, die Anpassungsgüte zu bewerten und angepasste Modelle für Vorhersagen zu verwenden.

Einführung in prädiktive Modellierung
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Einführung in prädiktive Modellierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Analytik für die Entscheidungsfindung“

Dozent: De Liu
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Bei enthalten
144 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Trend Analysis
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Statistical Methods
- Kategorie: Forecasting
- Kategorie: Excel Formulas
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
- Kategorie: Pivot Tables And Charts
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Predictive Analytics
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Statistical Modeling
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Microsoft Excel
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20 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 25. Jan. 2022
Great course, good topic material and examples and well taught. Overall it was useful and relevant.
Geprüft am 12. Sep. 2024
Thank you De Liu, I thoroughly enjoyed this predictive modeling hands-on tech course !
Geprüft am 6. Okt. 2022
This course did a great job of covering many topics and explaining their applications so that you can use the tools in real world scenarios.

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