Erwerben Sie in diesem strukturierten, projektorientierten Kurs praktische Kenntnisse in den Bereichen lineare Regression, Python und überwachtes maschinelles Lernen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger und angehende Datenexperten und führt Sie durch den gesamten Regressions-Workflow – von der Identifizierung eines Anwendungsfalls für maschinelles Lernen über die Einrichtung wichtiger Python-Bibliotheken bis hin zur Datenauswertung, dem Training eines Modells und der Bewertung seiner Vorhersagen.

Mithilfe der explorativen Datenanalyse (EDA) und grafischer Verfahren interpretieren Sie univariate und bivariate Verteilungen, untersuchen Zusammenhänge zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen und identifizieren Ausreißer sowie Muster in der Variablenverteilung. Anschließend bereiten Sie Daten auf, erstellen ein einfaches lineares Regressionsmodell, generieren Vorhersagen, vergleichen Vorhersagewerte mit den tatsächlichen Werten und wenden Bewertungsmetriken an, um die Genauigkeit und Wirksamkeit des Modells zu beurteilen. Was diesen Kurs auszeichnet, ist sein gezielter Aufbau vom Datenverständnis bis zur Modellvalidierung, unterstützt durch praktische Demonstrationen und strukturierte Bewertungen, die auf der Bloomschen Taxonomie basieren. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, Regressionsdaten zu analysieren, ein lineares Regressionsmodell in Python zu erstellen und zu bewerten sowie die Leistungsergebnisse sicher zu interpretieren. Melden Sie sich an, um sich eine praktische Grundlage in der Python-basierten Regressionsanalyse und prädiktiven Modellierung zu erarbeiten.