University of California, Irvine
Modélisation prédictive, ajustement de modèles et analyse de régression
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Modélisation prédictive, ajustement de modèles et analyse de régression

Julie Pai

Instructeur : Julie Pai

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Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
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niveau Intermédiaire
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4 heures pour terminer
3 semaines à 1 heure par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez

  • L'application de la modélisation prédictive au travail professionnel et académique

  • Applications de l'analyse de classification : arbres de décision

  • Applications de l'analyse de régression (linéaire et logistique)

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Il y a 4 modules dans ce cours

Bienvenue dans le module 1, Modélisation prédictive. Dans ce module, nous commencerons par comparer l'analyse prédictive et l'analyse descriptive, et nous discuterons des enseignements que l'on peut tirer de ces deux types d'analyse. Nous aborderons également la modélisation supervisée et non supervisée, deux modèles fondamentaux de l'analyse et de l'apprentissage automatique.

Inclus

1 vidéo2 lectures1 sujet de discussion

Bienvenue au module 2, Dimensionnalité des données et analyse de la classification. Dans ce module, nous allons explorer comment les données peuvent être classées et comment les arbres de décision peuvent être utilisés comme un modèle rapide, facile à utiliser, facile à interpréter, à expliquer et à visualiser.

Inclus

2 lectures1 quiz

Bienvenue dans le module 3, Ajustement de modèle. Dans ce module, nous explorerons le concept d'ajustement de modèle et nous verrons comment la création d'un modèle généralisé capable de s'adapter à la fois aux données historiques et aux données futures est l'objectif ultime. Nous verrons également comment un modèle peut être entraîné ou évalué pour s'appliquer à des données nouvelles et non étiquetées.

Inclus

1 vidéo2 lectures1 sujet de discussion

Bienvenue dans le module 4, Analyse de régression. Dans ce module, nous commencerons par expliquer l'analyse de régression, une technique populaire utilisée par les professionnels de la science des données pour faire des prédictions. Nous verrons également que l'adéquation d'un modèle ne garantit pas qu'il puisse aider à résoudre un problème commercial, et que même un bon modèle peut parfois conduire à des résultats qui ne permettent pas d'agir.

Inclus

2 lectures1 quiz1 sujet de discussion

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.6 (17 évaluations)
Julie Pai
University of California, Irvine
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Felipe M.
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’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.’
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’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.
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’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

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Révisé le 27 janv. 2022

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Révisé le 11 janv. 2022

GK
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Révisé le 17 sept. 2023

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