كل الدورات
عن الدورة
تركز هذه الدورة على المراحل الانتقالية من استكشاف البيانات إلى نمذجتها بثقة باستخدام لغة R. ستبدأ بتعلم بناء وتفسير نماذج الانحدار الخطي البسيطة والمتعددة، ثم تتقدم إلى نمذجة النتائج التصنيفية باستخدام الانحدار اللوجستي. تستكشف الدورة أيضًا تقنيات التمهيد واختبار الفرضيات لتقدير وشرح درجة عدم اليقين في النتائج. تساعد الدورة المتعلمين على استخدام النمذجة الإحصائية لاتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات وشرحها بوضوح. تُعد هذه المهارات ضرورية للمحللين وعلماء البيانات وكل من يتعامل مع البيانات الواقعية.
ماذا ستتعلم
- بناء وتفسير نماذج الانحدار الخطي واللوجستي لتحليل العلاقات
- تقييم أداء النماذج والتعرف على حدودها مثل الإفراط في التوفيق
- تطبيق تقنيات التمهيد واختبار الفرضيات لتوصيل عدم اليقين
المتطلبات المسبقة
- مهارات حاسوبية وإنترنت أساسية
- القدرة على قراءة التعليمات الإنجليزية وإجراء التمارين القصيرة
المدرسون
M
Mine Çetinkaya-Rundel
Associate Professor of the Practice
D
Dr. Elijah Meyer
Assistant Teaching Professor
المواضيع
تحليل البيانات
علم البيانات
الاحتمالات والإحصاء
تحليل الانحدار
النمذجة التنبؤية
الانحدار اللوجستي
الإحصاء
الاحتمالات
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تحليل البيانات
علم البيانات
الاحتمالات والإحصاء
تحليل الانحدار
النمذجة التنبؤية
الانحدار اللوجستي
الإحصاء
الاحتمالات
Data-Driven Decision-Making
Model Evaluation
إعلان
إعلان