Este curso de análisis predictivo con Python le enseñará cómo utilizar y representar modelos de regresión logística para la previsión.
Y en este curso, aprenderá a construir un modelo de regresión logística con variables significativas. Asimismo, aprenderá cómo se puede usar este modelo para hacer predicciones y cuál es la mejor manera de representarlo. Finalmente, lo encontrará útil y su eficacia en el contexto de un negocio comercial.
Este curso ofrece campo de datos. Ahora hay muchas empresas y grupos de trabajo que confían en ellos para mejorar sus conocimientos y habilidades de datos. Además, después de completar los cursos, podrá tomar mejores decisiones basadas, por supuesto, en datos.
Ofertas de DataCamp cursos interactivos en R, Python, hojas de cálculo, SQL y Shell. Aquí puede aprender todo sobre ciencia de datos, estadísticas y temas de aprendizaje automático. Aprenderá de un equipo de profesores experimentados desde la comodidad de su hogar a través de tutoriales en video y divertidos desafíos y proyectos de codificación.
¿Para quién es el curso de Analítica Predictiva con Python?
Curso dirigido para quienes quieren trabajar o ampliar sus conocimientos en áreas programación D análisis de datos. La experiencia en este caso es importante, por lo que te recomendamos tener un nivel intermedio de Python antes de realizar el curso (ver cursos gratuitos de programación en Python).
Para esto también necesitas tener buen nivel de ingles, ya que el curso se imparte en ese idioma (ver cursos de inglés gratuitos). Por lo tanto, puede comprender fácilmente todo el contenido y luego poner en práctica las habilidades adquiridas. Además, necesitará una computadora con una conexión a Web estable para poder completar el contenido del curso por su cuenta. en línea.
¿Qué aprenderás en el curso de Análisis Predictivo con Python?
Nele Verbiest es analista predictivo de datos con Python y el teacher responsable de impartir este curso. Ha desarrollado varios modelos predictivos y sistemas de recomendación para servicios minoristas, bancarios y gubernamentales. Además, colaboraron con ella. Hadrian Lacroix, Nick Solomon y Laure Diric.
El curso tiene una duración de 4 horas y distribuido en 14 movies y 52 ejercicios. Podrás hacerlo a tu ritmo ya que no tiene fechas predefinidas de inicio o finalización y tendrás todos los materiales y recursos que necesitas.
temas de conversación A lo largo del curso:
- Construcción del modelo Regresión logística.
- Selección de variables un paso adelante para la regresión logística.
- explicar rendimiento del modelo compañías.
- Interpretar y explicar patrones.
Acceso a un curso de análisis predictivo con Python
Accede al curso de Análisis Predictivo con Python impartido por campamento de datos. Tanto el registro como la participación se habilitan automáticamente. absolutamente libre. Puedes obtener hasta 6 cursos gratuitos en la plataforma DataCamp.
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