Certificate in Predictive Modeling Fundamentals: Smart Decisions
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Kursdetails
โข Introduction to Predictive Modeling: Defining predictive modeling, its importance, and real-world applications. Understanding the data mining process.
โข Data Preparation: Data collection, cleaning, and preprocessing techniques. Feature selection and engineering.
โข Regression Techniques: Simple and multiple linear regression, polynomial regression, and regularization methods.
โข Classification Algorithms: Logistic regression, decision trees, random forests, and Support Vector Machines (SVMs).
โข Unsupervised Learning: Clustering methods like K-means, hierarchical clustering, and dimensionality reduction with Principal Component Analysis (PCA).
โข Model Evaluation: Performance metrics, including accuracy, precision, recall, F1 score, ROC curves, and confusion matrices.
โข Model Selection and Tuning: Cross-validation, grid search, and other techniques to optimize model performance.
โข Time Series Analysis: ARIMA, exponential smoothing, and decomposition methods for time series forecasting.
โข Deep Learning Fundamentals: Introduction to neural networks, backpropagation, and convolutional neural networks.
โข Ethics in Predictive Modeling: Addressing fairness, accountability, and transparency in predictive models.
Karriereweg
Zugangsvoraussetzungen
- Grundlegendes Verstรคndnis des Themas
- Englischkenntnisse
- Computer- und Internetzugang
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Engagement, den Kurs abzuschlieรen
Keine vorherigen formalen Qualifikationen erforderlich. Kurs fรผr Zugรคnglichkeit konzipiert.
Kursstatus
Dieser Kurs vermittelt praktisches Wissen und Fรคhigkeiten fรผr die berufliche Entwicklung. Er ist:
- Nicht von einer anerkannten Stelle akkreditiert
- Nicht von einer autorisierten Institution reguliert
- Ergรคnzend zu formalen Qualifikationen
Sie erhalten ein Abschlusszertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses.
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Hรคufig gestellte Fragen
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- 3-4 Stunden pro Woche
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