Die lineare Regressionsanalyse ist entscheidend für das Verständnis und die Definition der Stärke der Beziehung zwischen Variablen. Diese Analyse kann verwendet werden, um Vorhersagen für eine Variable in Abhängigkeit vom Wert einer anderen bekannten Variable zu treffen. Dieser Kurs bietet einen Überblick über die lineare Regression. Sie lernen, wie die lineare Regression funktioniert, wie man effektive lineare Regressionsmodelle erstellt und wie man die Informationen, die uns diese Modelle liefern, nutzt und interpretiert. Zusätzlich zur Theorie werden wir die lineare Regression mit Hilfe von Excel und Python an realen Daten durchführen. Die praktischen Fälle, die Sie bearbeiten werden, ähneln denen, die Sie in der Geschäftswelt antreffen könnten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie in der Lage sein,: - Definieren Sie die lineare Regression und ihre Anwendungen - Führen Sie einfache Regressionsberechnungen in Excel durch - Wenden Sie das Excel-Plugin RegressIt an, um fortgeschrittene Regressionsberechnungen durchzuführen - Konstruieren Sie lineare Regressionsmodelle in Python, indem Sie die Module statsmodels und sklearn verwenden - Erklären Sie die impliziten Annahmen, die der linearen Regression zugrunde liegen - Interpretieren Sie Regressionsergebnisse wie Koeffizienten und p-Werte - Empfehlen Sie gegebenenfalls verschiedene Regressionstechniken Die Regression ist ein wichtiges Instrument, um Schlussfolgerungen oder Vorhersagen auf der Grundlage der Beziehungen zwischen Variablen zu machen. Ganz gleich, ob Sie als Führungskraft oder als Fachkraft für Datenanalyse arbeiten, die in diesem Kurs vermittelte Theorie und die praktischen Werkzeuge werden Ihnen während Ihrer gesamten Laufbahn von Nutzen sein. Für diesen Kurs sind keine Vorkenntnisse in der Programmierung mit Python erforderlich. Häufige Karrierewege für Studenten, die das BIDA™-Programm absolvieren, sind Business Intelligence, Asset Management, Datenanalysten, Quantitative Analysten und andere Finanzberufe.