Il s'agit du quatrième cours du certificat Google Analytique des données avancée. Les professionnels des données utilisent l'analyse de régression pour découvrir les relations entre les différentes variables d'un ensemble de données et identifier les facteurs clés qui affectent les performances de l'entreprise. Dans ce cours, vous vous entraînerez à modéliser les relations entre les variables. Vous apprendrez les différentes méthodes de modélisation des données et comment les utiliser pour aborder les problèmes de l'entreprise. Vous explorerez également des méthodes telles que la régression linéaire, l'analyse de variance (ANOVA) et la régression logistique.

Analyse de régression : Simplifier les relations complexes entre les données
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Analyse de régression : Simplifier les relations complexes entre les données
Ce cours fait partie de Certificat Professionnel Google Advanced Data Analytics (analyse avancée des données)
Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : Google Career Certificates
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599 avis
Ce que vous apprendrez
Étudier les relations dans les ensembles de données
Identifier les hypothèses du modèle de régression
Effectuer des régressions linéaires et logistiques à l'aide de Python
Évaluation de modèles de pratique et interprétation
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Analyse des écarts
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Régression logistique
- Catégorie : Apprentissage automatique
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Programmation Python
- Catégorie : Algorithmes de classification
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Révisé le 15 févr. 2024
good instructor, slightly complicated notebooks, too much of new information and formulas at once, regression analysis is very powerful technique
Révisé le 13 avr. 2023
very good course, but this course is the most difficult for me
Révisé le 23 mai 2025
Good and effective learning resources tailored for the students and professionals.
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