Professional Certificate in Predictive Model Building Expertise
-- ViewingNowThe Professional Certificate in Predictive Model Building Expertise is a comprehensive course that equips learners with essential skills in predictive modeling. This certificate program emphasizes the importance of data-driven decision making, which is crucial in today's data-centric world.
7.553+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
Save 44% with our special offer
Über diesen Kurs
100% online
Lernen Sie von überall
Teilbares Zertifikat
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
2 Monate zum Abschließen
bei 2-3 Stunden pro Woche
Jederzeit beginnen
Keine Wartezeit
Kursdetails
• Introduction to Predictive Modeling: Overview of predictive model building, its applications, and benefits. Understanding the differences between regression, classification, and time series analysis.
• Data Preparation: Data cleaning, preprocessing, and exploratory data analysis. Handling missing data, outliers, and categorical variables. Feature scaling, transformation, and engineering.
• Statistical Foundations: Probability distributions, statistical inference, hypothesis testing, and confidence intervals. Understanding the assumptions of predictive models and their implications.
• Model Evaluation Metrics: Evaluating the performance of predictive models using accuracy, precision, recall, F1-score, R-squared, mean absolute error, mean squared error, and other metrics.
• Regression Analysis: Simple and multiple linear regression, polynomial regression, and logistic regression. Understanding the assumptions, advantages, and limitations of these models.
• Classification Techniques: Decision trees, random forests, support vector machines, and k-nearest neighbors. Ensemble methods, such as bagging, boosting, and stacking.
• Time Series Analysis: Autoregressive (AR), moving average (MA), and autoregressive moving average (ARIMA) models. Seasonality, trends, and stationarity. Forecasting techniques and performance evaluation.
• Model Selection and Tuning: Model validation techniques, such as k-fold cross-validation and bootstrapping. Grid search, random search, and Bayesian optimization for hyperparameter tuning. Overfitting, underfitting, and model complexity.
• Deploying Predictive Models: Integrating predictive models into production environments. Containerization, version control, and monitoring performance. Ethical considerations and model transparency.
Karriereweg
Zugangsvoraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis des Themas
- Englischkenntnisse
- Computer- und Internetzugang
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Engagement, den Kurs abzuschließen
Keine vorherigen formalen Qualifikationen erforderlich. Kurs für Zugänglichkeit konzipiert.
Kursstatus
Dieser Kurs vermittelt praktisches Wissen und Fähigkeiten für die berufliche Entwicklung. Er ist:
- Nicht von einer anerkannten Stelle akkreditiert
- Nicht von einer autorisierten Institution reguliert
- Ergänzend zu formalen Qualifikationen
Sie erhalten ein Abschlusszertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses.
Warum Menschen uns für ihre Karriere wählen
Bewertungen werden geladen...
Häufig gestellte Fragen
Kursgebühr
- 3-4 Stunden pro Woche
- Frühe Zertifikatslieferung
- Offene Einschreibung - jederzeit beginnen
- 2-3 Stunden pro Woche
- Regelmäßige Zertifikatslieferung
- Offene Einschreibung - jederzeit beginnen
- Voller Kurszugang
- Digitales Zertifikat
- Kursmaterialien
Kursinformationen erhalten
Als Unternehmen bezahlen
Fordern Sie eine Rechnung für Ihr Unternehmen an, um diesen Kurs zu bezahlen.
Per Rechnung bezahlenEin Karrierezertifikat erwerben
