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.
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Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
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2 mois pour terminer
à 2-3 heures par semaine
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Aucune période d'attente
Détails du cours
• 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.
Parcours professionnel
Exigences d'admission
- Compréhension de base de la matière
- Maîtrise de la langue anglaise
- Accès à l'ordinateur et à Internet
- Compétences informatiques de base
- Dévouement pour terminer le cours
Aucune qualification formelle préalable requise. Cours conçu pour l'accessibilité.
Statut du cours
Ce cours fournit des connaissances et des compétences pratiques pour le développement professionnel. Il est :
- Non accrédité par un organisme reconnu
- Non réglementé par une institution autorisée
- Complémentaire aux qualifications formelles
Vous recevrez un certificat de réussite en terminant avec succès le cours.
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Questions fréquemment posées
Frais de cours
- 3-4 heures par semaine
- Livraison anticipée du certificat
- Inscription ouverte - commencez quand vous voulez
- 2-3 heures par semaine
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- Accès complet au cours
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