Lernen Sie in dieser strukturierten, praxisorientierten Einführung in das überwachte maschinelle Lernen, wie Sie lineare Regressionsmodelle in Python anwenden und bewerten. Dieser Kurs führt Sie durch den gesamten Regressions-Workflow – von der Identifizierung eines Anwendungsfalls für maschinelles Lernen und der Vorbereitung Ihrer Umgebung bis hin zur Datenanalyse, der Erstellung eines Modells und der Bewertung der Vorhersagegenauigkeit.

Der Kurs richtet sich an Anfänger und angehende Datenexperten und stellt die wesentlichen Python-Bibliotheken für Regression, explorative Datenanalyse (EDA) sowie grafische Techniken zum Verständnis von Datenverteilungen, Variablenzusammenhängen und Ausreißern vor. Anschließend erstellen Sie ein einfaches lineares Regressionsmodell, generieren Vorhersagen und bewerten die Modellleistung anhand von Standardmetriken und Vorhersagevergleichen, um festzustellen, wie gut das Modell zu realen Daten passt. Was diesen Kurs einzigartig macht, ist sein projektorientierter Lernansatz, der praktische Demonstrationen, klare konzeptionelle Erklärungen und strukturierte Bewertungen kombiniert. Übungen und benotete Quizze, die auf Blooms Taxonomie abgestimmt sind, festigen Schlüsselkonzepte und helfen Ihnen, im Laufe des Kurses Selbstvertrauen aufzubauen. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, Daten für die Regression aufzubereiten, Beziehungen zwischen Variablen zu analysieren, ein lineares Regressionsmodell in Python zu erstellen und zu bewerten sowie Ergebnisse zu interpretieren, um die Vorhersageleistung zu validieren. Wenn Sie sich eine solide Grundlage im Python-basierten überwachten Lernen und in der Regressionsanalyse aneignen möchten, bietet dieser Kurs einen praxisorientierten Weg, um dieses Ziel zu erreichen.