Professional Certificate in Predictive Model Building Expertise
-- अभी देख रहे हैंThe 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
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इस पाठ्यक्रम के बारे में
100% ऑनलाइन
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साझा करने योग्य प्रमाणपत्र
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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 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.
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
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- पूर्ण कोर्स पहुंच
- डिजिटल प्रमाणपत्र
- कोर्स सामग्री
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