Professional Certificate in Data-driven Predictive Modeling Interpretation
-- अभी देख रहे हैंThe Professional Certificate in Data-driven Predictive Modeling Interpretation is a vital course designed to equip learners with the skills to create and interpret predictive models. In today's data-driven world, the ability to leverage predictive modeling for decision-making is increasingly important.
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इस पाठ्यक्रम के बारे में
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पूरा करने में 2 महीने
सप्ताह में 2-3 घंटे
कभी भी शुरू करें
कोई प्रतीक्षा अवधि नहीं
पाठ्यक्रम विवरण
• Introduction to Data-driven Predictive Modeling: Overview of predictive modeling, its applications, and benefits. Understanding the data mining process and the role of predictive modeling in business decision making.
• Data Preparation for Predictive Modeling: Data preprocessing techniques, data cleaning, and data transformation. Feature selection and feature engineering.
• Regression Analysis: Simple and multiple linear regression. Regression diagnostics, model validation, and assessment of model performance.
• Logistic Regression: Binary and multinomial logistic regression. Odds ratios and logit functions. Model validation and assessment of model performance.
• Decision Trees and Random Forests: Decision tree construction, overfitting, and pruning. Ensemble methods and random forests.
• Support Vector Machines (SVM) and Kernel Methods: SVM formulation and optimization. Kernel functions and kernel methods.
• Unsupervised Learning and Dimensionality Reduction: Clustering algorithms, hierarchical clustering, k-means clustering. Principal component analysis (PCA) and singular value decomposition (SVD).
• Model Evaluation and Selection: Model validation techniques, cross-validation, and bootstrapping. Model selection criteria and model comparison.
• Interpretation of Predictive Models: Understanding model coefficients, feature importance, and marginal effects. Model transparency and explainability.
• Ethics and Bias in Predictive Modeling: Ethical considerations in predictive modeling, understanding and mitigating biases in models.
करियर पथ
प्रवेश आवश्यकताएं
- विषय की बुनियादी समझ
- अंग्रेजी भाषा में दक्षता
- कंप्यूटर और इंटरनेट पहुंच
- बुनियादी कंप्यूटर कौशल
- पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए समर्पण
कोई पूर्व औपचारिक योग्यता आवश्यक नहीं। पाठ्यक्रम पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पाठ्यक्रम स्थिति
यह पाठ्यक्रम व्यावसायिक विकास के लिए व्यावहारिक ज्ञान और कौशल प्रदान करता है। यह है:
- यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह पाठ्यक्रम किसी मान्यता प्राप्त पुरस्कार देने वाले निकाय द्वारा मान्यता प्राप्त नहीं है या किसी अधिकृत संस्थान/निकाय द्वारा विनियमित नहीं है।
- किसी अधिकृत संस्था द्वारा विनियमित नहीं
- औपचारिक योग्यताओं के लिए पूरक
पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने पर आपको पूर्णता का प्रमाणपत्र मिलेगा।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कोर्स शुल्क
- सप्ताह में 3-4 घंटे
- जल्दी प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- सप्ताह में 2-3 घंटे
- नियमित प्रमाणपत्र वितरण
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