Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 4 modules dans ce cours
Ce cours vous présentera les concepts, les processus et les applications de la modélisation prédictive, en mettant l'accent sur les modèles de régression linéaire et de prévision des séries temporelles et sur leur utilisation pratique dans Microsoft Excel. A la fin du cours, vous serez capable de : - Comprendre les concepts, les processus et les applications de la modélisation prédictive - Comprendre la structure et l'intuition des modèles de régression linéaire - Etre capable d'ajuster des modèles de régression linéaire simples et multiples aux données, d'interpréter les résultats, d'évaluer la qualité de l'ajustement, et d'utiliser les modèles ajustés pour faire des prédictions.
- Comprendre le problème de l'overfitting et de l'underfitting et être capable d'effectuer une sélection de modèle simple - Comprendre les concepts, les processus et les applications de la prévision de séries temporelles en tant que type particulier de modélisation prédictive - Être capable d'ajuster plusieurs modèles de prévision de séries temporelles (par exemple, le lissage exponentiel et le lissage de Holcim) - Être capable d'ajuster plusieurs modèles de prévision de séries temporelles (par exemple, le lissage exponentiel et le lissage de Holcim) les étudiants sont capables d'ajuster plusieurs modèles de prévision de séries temporelles (par exemple, le lissage exponentiel et la méthode de Holt-Winter) dans Excel, d'évaluer la qualité de l'ajustement et d'utiliser les modèles ajustés pour faire des prévisions. Ils comprennent les différents types de données et la façon dont ils peuvent être utilisés dans les modèles prédictifs. Ils utilisent Excel pour préparer les données pour la modélisation prédictive, y compris l'exploration des modèles de données, la transformation des données et le traitement des valeurs manquantes. Il s'agit d'un cours d'introduction à la modélisation prédictive. Le cours propose une combinaison d'apprentissage conceptuel et pratique. Pour réussir ce cours, vous devez connaître les mathématiques de base (le concept des fonctions, des variables et des notations mathématiques de base telles que la sommation et les indices) et les statistiques de base (la corrélation, la moyenne de l'échantillon, l'écart type et la variance). Ce cours ne nécessite pas de connaissances en programmation, mais vous devez être familier avec les opérations de base d'Excel (par exemple, les formules de base et les graphiques). Pour une expérience optimale, vous devez avoir une version récente de Microsoft Excel installée sur votre ordinateur (par exemple, Excel 2013, 2016, 2019 ou Office 365).
Ce module donne un bref aperçu des problèmes de modélisation prédictive, en illustrant leurs vastes applications. Il se concentre ensuite sur la forme la plus simple des modèles prédictifs : la régression linéaire simple. Le module suit une approche graphique pour illustrer la structure d'un modèle de régression linéaire simple, l'intuition des moindres carrés ordinaires et les concepts connexes. Enfin, nous montrons comment utiliser divers outils Excel, notamment les lignes de tendance, l'outil Régression et la fonction Trend(), pour ajuster un modèle de régression linéaire simple et l'utiliser pour formuler des prédictions.
Inclus
9 vidéos1 lecture4 devoirs1 sujet de discussion
Afficher les informations sur le contenu du module
9 vidéos•Total 69 minutes
Spécialisation Analyse pour la prise de décision•8 minutes
Présentation personnelle•4 minutes
Aperçu du cours•6 minutes
Semaine/module 1 Vue d'ensemble : Ce que vous apprendrez cette semaine•1 minute
Introduction à la Modélisation Prédictive•9 minutes
Introduction à la régression linéaire•9 minutes
Comprendre les mécanismes d'un modèle de régression•10 minutes
Utilisation d'Excel pour effectuer des régressions linéaires•11 minutes
Utilisation de la régression linéaire pour la prédiction•11 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Lire cet article sur les applications de l'analyse prédictive•10 minutes
4 devoirs•Total 70 minutes
Quiz noté de la semaine 1 : Comprendre la régression linéaire•30 minutes
Quiz pratique : Introduction à la régression linéaire•14 minutes
Quiz pratique : Comprendre les mécanismes d'un modèle de régression•6 minutes
Quiz pratique sur l'utilisation d'Excel pour effectuer une régression linéaire•20 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Applications de l'analyse prédictive•10 minutes
Semaine/module 2 : Régression linéaire multiple
Module 2•2 heures à terminer
Détails du module
Dans le prolongement de la semaine 1, cette semaine présente la régression linéaire multiple et ses nombreuses applications. Nous verrons ensuite comment ajuster un modèle de régression linéaire multiple à l'aide de l'outil de régression d'Excel et de la fonction Trend() et comment utiliser le modèle résultant pour les prédictions. Le module aborde également les problèmes d'overfitting/underfitting et les principes de base d'un bon modèle de régression. Le module présente également une approche pour la sélection d'un bon modèle : l'élimination à rebours qui peut être mise en œuvre dans Excel.
Inclus
8 vidéos1 lecture4 devoirs
Afficher les informations sur le contenu du module
8 vidéos•Total 54 minutes
Semaine 2 : Aperçu de la régression linéaire multiple•1 minute
Qu'est-ce que la régression linéaire multiple ?•9 minutes
Comprendre l'adéquation du modèle et la prédiction à l'aide de la régression multiple•6 minutes
Ajustement et interprétation des modèles de régression multiple à l'aide de l'outil de régression•9 minutes
Faire des prédictions à l'aide de l'outil de régression•7 minutes
Faire des prédictions à l'aide de la fonction Tendance•2 minutes
Construire de bons modèles de régression•11 minutes
Démonstration de l'élimination à rebours•8 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
En savoir plus sur la spécification des modèles et l'ajustement excessif•10 minutes
4 devoirs•Total 59 minutes
Quiz noté du module 2 sur la régression linéaire multiple•25 minutes
Quiz pratique sur une "Introduction à la régression linéaire multiple"•8 minutes
Quiz pratique sur "L'ajustement et l'interprétation du modèle"•10 minutes
Quiz pratique sur la "sélection des modèles"•16 minutes
Semaine/module 3 : Préparation des données
Module 3•3 heures à terminer
Détails du module
Au cours de cette semaine, nous apprendrons à préparer un ensemble de données pour la modélisation prédictive et nous présenterons les outils Excel qui peuvent être utilisés pour atteindre cet objectif. Nous discuterons des différents types de variables et de la manière dont les valeurs catégorielles, les chaînes de caractères et les dates peuvent être exploitées dans la modélisation prédictive. En outre, nous discuterons de l'intuition qui sous-tend l'inclusion de variables d'ordre élevé et d'interaction dans les modèles de régression, de la question de la multicolinéarité et de la manière de traiter les valeurs manquantes. Nous vous présenterons également plusieurs outils Excel pratiques pour le traitement et l'exploration des données, notamment le tableau croisé dynamique, la fonction IF(), la fonction VLOOKUP et la référence relative.
Inclus
13 vidéos6 devoirs1 sujet de discussion
Afficher les informations sur le contenu du module
13 vidéos•Total 91 minutes
Vue d'ensemble de la semaine 3 : Préparer vos données•1 minute
Pourquoi la préparation des données est-elle importante ?•5 minutes
Travailler avec différents types de variables•7 minutes
Gestion de différents types de variables•9 minutes
Utiliser le tableau croisé dynamique d'Excel pour explorer les valeurs des colonnes•8 minutes
Utiliser Excel VLOOKUP pour encoder des variables ordinales•7 minutes
Utilisation de la fonction IF d'Excel pour coder des variables nominales•8 minutes
Autres utilisations des fonctions VLOOKUP et IF•5 minutes
Manipulation des données/variables temporelles•5 minutes
Démonstration Excel du traitement des données/variables temporelles•9 minutes
Traitement des variables d'interaction d'ordre élevé•6 minutes
Variables d'interaction•6 minutes
Traitement des valeurs manquantes et résumé du module•15 minutes
6 devoirs•Total 57 minutes
Quiz noté du module 3 sur "La préparation de vos données""•25 minutes
Quiz pratique sur "Introduction à la préparation des données"•8 minutes
Quiz pratique sur les "Variables de chaîne"•14 minutes
Quiz pratique sur les "Variables de date et d'heure"•4 minutes
Quiz pratique sur "Variables d'ordre élevé et variables d'interaction"•4 minutes
Quiz pratique sur "Manipuler les valeurs manquantes"•2 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Vos expériences en matière de préparation des données•10 minutes
Semaine/module 4 : Prévision des séries temporelles
Module 4•5 heures à terminer
Détails du module
Ce module se concentre sur un sous-ensemble particulier de la modélisation prédictive : la prévision des séries temporelles. Nous discutons de la nature des données de séries temporelles et de la structure des problèmes de prévision de séries temporelles. Nous présentons ensuite une série de modèles de séries temporelles pour les données stationnaires et les données avec tendances et saisonnalité, en mettant l'accent sur les techniques qui sont facilement mises en œuvre dans Excel, y compris la moyenne mobile, le lissage exponentiel, la double moyenne mobile, la méthode de Holt et la méthode de Holt-Winters. Le module couvre également les prévisions basées sur la régression linéaire et une technique de prévision composite pour améliorer la précision.
Inclus
19 vidéos2 lectures6 devoirs1 sujet de discussion
Afficher les informations sur le contenu du module
19 vidéos•Total 158 minutes
Aperçu de la semaine 4 : Prévision des séries temporelles•1 minute
Données et prévisions de séries temporelles•7 minutes
Composantes des séries temporelles•10 minutes
Mesures de précision du modèle•11 minutes
Moyennes mobiles•13 minutes
Comment faire des prévisions à l'aide du modèle des moyennes mobiles•4 minutes
Le modèle de lissage exponentiel•9 minutes
Démonstration du lissage exponentiel•14 minutes
Moyennes mobiles doubles•6 minutes
Démonstration des moyennes mobiles doubles•11 minutes
Double lissage exponentiel (méthode de Holt)•13 minutes
Modèle additif de Holt-Winters•9 minutes
Démonstration du modèle additif de Holt-Winters•12 minutes
Modèle multiplicatif de Holt-Winters•8 minutes
Régression des séries temporelles•14 minutes
Prévisions composées•14 minutes
Synthèse du cours : Un résumé de ce que vous avez appris dans ce cours•1 minute
Félicitations pour avoir terminé l'"Introduction à la modélisation prédictive" !•1 minute
École de gestion Carlson : Programme de maîtrise en analyse des affaires (MSBA)•2 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
École de gestion Carlson : Site web du programme MSBA•10 minutes
Centre de recherche sur les systèmes d'information de gestion (MIS)•10 minutes
6 devoirs•Total 115 minutes
Quiz noté de la semaine 4 sur les "Prévisions de séries temporelles"•30 minutes
Quiz pratique an "Introduction à la prévision des séries temporelles"•10 minutes
Quiz pratique sur "Modèles pour données stationnaires"•20 minutes
Quiz pratique sur les séries temporelles avec tendances•20 minutes
Quiz pratique sur "Séries temporelles avec tendances et saisonnalité"•15 minutes
Quiz pratique sur "Les prévisions à l'aide de modèles de régression et de modèles composites"•20 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Applications de la prévision des séries temporelles•10 minutes
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
Évaluations de l’enseignant
Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
L'université du Minnesota est l'une des plus grandes universités publiques de recherche du pays. Elle offre aux étudiants de premier, deuxième et troisième cycles une multitude de possibilités d'études et de recherche. Situés au cœur de l'une des communautés métropolitaines les plus dynamiques et les plus diversifiées du pays, les étudiants des campus de Minneapolis et de St. Paul bénéficient de vastes partenariats avec des centres de santé de renommée mondiale, des entreprises internationales, des agences gouvernementales et des organisations artistiques, à but non lucratif et de service public.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.8
144 avis
5 stars
81,25 %
4 stars
15,27 %
3 stars
2,08 %
2 stars
0,69 %
1 star
0,69 %
Affichage de 3 sur 144
D
DK
5·
Révisé le 15 déc. 2022
A well planned course on predictive modelling with hands on practice on MS Excel.
C
CN
5·
Révisé le 25 janv. 2022
Great course, good topic material and examples and well taught. Overall it was useful and relevant.
T
TB
4·
Révisé le 11 juil. 2023
I really enjoyed how the course was geared towards applying the theory. Very useful practical information and well presented!
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.