Über diesen Kurs

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Anfänger“

Basic familiarity with programming in Python. An understanding of linear regression.

Ca. 6 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 2 hours...

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Check

    Build univariate and multivariate linear regression models in Python using scikit-learn

  • Check

    Perform Exploratory Data Analysis (EDA) and data visualization with seaborn

  • Check

    Evaluate model fit and accuracy using numerical measures such as R² and RMSE

  • Check

    Model interaction effects in regression using basic feature engineering techniques

Kompetenzen, die Sie erwerben

Machine LearningPython ProgrammingData Visualization (DataViz)Linear RegressionScikit-Learn

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Stufe „Anfänger“

Basic familiarity with programming in Python. An understanding of linear regression.

Ca. 6 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 2 hours...

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Machine Learning with scikit-learn: Predict Sales Revenue with Multiple Linear Regression

1 Lektüre, 3 Quiz
1 Lektüre
Course Overview10m
2 praktische Übungen
Ungraded Practice Assessment2m
Multiple Linear Regression — Graded15m

Dozent

Avatar

Snehan Kekre

Machine Learning Instructor

Über Rhyme

Rhyme is Coursera's hands-on project-based learning platform. On Rhyme, learners get instant access to pre-configured cloud desktops containing all the software and data they need. Rhyme helps learners apply the knowledge they learned in other Coursera courses into specific tools and use-cases. So they become fully prepared to solve problems in the real-world! ...

Häufig gestellte Fragen

  • Ja, Sie können eine Vorschau des ersten Videos und den Lehrplan ansehen, bevor Sie sich anmelden. Sie müssen den Kurs kaufen, um Zugriff auf die Inhalte zu erhalten, die nicht in der Vorschau inbegriffen sind.

  • Wenn Sie sich vor dem Startdatum der ersten Kurseinheit anmelden, haben Sie Zugriff auf alle Vortragsvideos und Texte für den Kurs. Sobald die erste Kurseinheit beginnt, können Sie Aufgaben einreichen.

  • Sobald Sie sich anmelden und Ihre Kurseinheit beginnt, haben Sie Zugriff auf alle Videos und andere Ressourcen, einschließlich der Texte und des Kurs-Diskussionsforums. Sie können praktische Aufgaben ansehen und einreichen und erforderliche bewertete Aufgaben abschließen, um eine Bewertung und ein Kurszertifikat zu erhalten.

  • Wenn Sie den Kurs erfolgreich abschließen, wird der Seite „Errungenschaften“ Ihr elektronisches Kurszertifikat hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Kurszertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.

  • Dieser Kurs ist einer der wenigen auf Coursera angebotenen Kurse, die derzeit ausschließlich für Kursteilnehmer zugänglich sind, die bezahlt oder finanzielle Unterstützung erhalten haben, wenn diese verfügbar ist.

  • A project-based course enables you to practice applying a skill by providing you all the guidance, tools, and data you need to complete a project.

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