Daten: Projekte für Datenanalyse, Datenregressionstechniken

Daten: Projekte zur Datenanalyse, Datenregressionstechniken
Dieser Kurs bietet einen praxisorientierten Ansatz für Datenanalyse und Regressionstechniken und ermöglicht es den Teilnehmern, statistische Modellierung und prädiktive Analysen auf reale Datensätze anzuwenden. Die Lernenden werden Datenanalysemethoden, Regressionsmodelle und Leistungsbewertungsmetriken erforschen. Der Kurs behandelt lineare und nichtlineare Regression, multivariate Analyse und auf maschinellem Lernen basierende Regressionstechniken und vermittelt den Teilnehmern die Fähigkeiten, komplexe Datensätze zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse zu generieren.

Einführung in die Datenanalyse

• Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der Datenanalyse und die statistischen Grundlagen.
• Erfahren Sie mehr über Datenvorverarbeitung, Merkmalsauswahl und Datensatzstrukturierung.
• Erkunden Sie reale Anwendungen der datengesteuerten Entscheidungsfindung.

Grundlagen der Regressionsanalyse

• Erfahren Sie mehr über lineare und logistische Regressionsmodelle.
• Verstehen Sie Korrelation, Kausalität und Hypothesentests.
• Erkunden Sie die statistische Signifikanz und Konfidenzintervalle in der Regression.

Fortgeschrittene Regressionstechniken

• Arbeiten mit multiplen linearen Regressions- und Polynomregressionsmodellen.
• Anwendung von Ridge-Regression, Lasso-Regression und Regularisierungstechniken.
• Verständnis des Verzerrungs-Varianz-Kompromisses und der Modellauswahlkriterien.

Vorhersageanalytik und maschinelles Lernen Regression

• Untersuchung von Entscheidungsbaumregression, Random-Forest-Regression und Support-Vector-Regression.
• Implementierung von Gradientenverstärkungsmethoden wie XGBoost und LightGBM.
• Optimierung der Modellleistung durch Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Tuning.

Datenvisualisierung für die Regressionsanalyse

• Verwenden Sie Matplotlib und Seaborn, um Regressionstrends und Ausreißer zu visualisieren.
• Erstellen Sie Streudiagramme, Histogramme und Regressionsdiagramme.
• Interpretieren Sie Dateneinblicke durch visuelle Analysen.

Bewertung der Leistung von Regressionsmodellen

• Wenden Sie die Metriken R-Quadrat, mittlerer absoluter Fehler (MAE) und quadratischer Mittelwert des Fehlers (RMSE) an.
• Lernen Sie, wie Sie mit Über- und Unteranpassung in Regressionsmodellen umgehen.
• Vergleichen Sie verschiedene Regressionsmodelle anhand statistischer Benchmarks.

Praktische Datenanalyse und Regressionsprojekte

• Arbeiten Sie an realen, auf Regression basierenden Analyseprojekten.
• Führen Sie Vorhersagemodelle mit Python und Bibliotheken für maschinelles Lernen durch.
• Entwickeln Sie durchgängige Regressionsanalyse-Workflows für Geschäftserkenntnisse.