آموزش پیش بینی قیمت خانه با استفاده از رگرسیون خطی و پایتون
2h 47m
18
Udemy
11 خرداد 1400
12,178
4.3 از 5
دارد (اگر در سایت مرجع باشد، قرارداده می شود.)
معمولا دارد
معمولا دارد (در صورت درخواست)
Ganesh D

https://donyad.com/d/78b3

آموزش پیش بینی قیمت خانه با استفاده از رگرسیون خطی و پایتون

House Price Prediction using Linear Regression and Python

سرفصل ها و درس ها | نظرات

توضیحات دوره: شما می توانید با یک ذهنیت پیش بینی فکر کنید و اصول تکنیک های استفاده شده در پیش بینی را به خوبی درک کنید

آنچه خواهید آموخت

  • دوره ما تضمین می کند که شما قادر خواهید بود با یک ذهنیت پیش بینی فکر کنید و اصول تکنیک های استفاده شده در پیش بینی را به خوبی درک کنید.
  • تفکر انتقادی برای اعتبارسنجی مدل ها و تفسیر نتایج بسیار مهم است. از این رو ، مطالب دوره ما بر سخت کوشی این نوع توانایی تفکر تأکید دارند. دانش خوبی در مورد مدل سازی پیش بینی در پیتون ، رگرسیون خطی خواهید داشت

مدل سازی پیش بینی ، زمینه ای است که در سال های آینده به دلیل انفجار قطعی داده هایی که مشاهده می کنیم ، رشد چشمگیری داشته است. در سال 2017 ، توسط IBM پیش بینی شده بود كه تقاضا برای دانشمندان داده و متخصصان تحلیلی در سال 2020 15 درصد رشد خواهد كرد. بسیاری از شركت ها به اهمیت استفاده از مدل سازی پیش بینی برای تجارت خود پی برده اند اما در حال حاضر ، متخصصین ماهر مبلغ قابل توجهی حقوق به دلیل ماهیت شغل به افراد دارای این مهارت ارائه می شود. تقاضا برای کاندیداهای واجد شرایط با سرعت قابل توجهی در حال افزایش است. زمان مناسب برای سرمایه گذاری در یادگیری چنین مهارت مهمی است زیرا بازار تجزیه و تحلیل های پیش بینی زودتر از بین نمی رود.

استفاده از داده ها و آمار برای پیش بینی نتیجه مدل های داده است. این پیش بینی تقریباً در همه زمینه ها ، از ورزش ، گرفته تا رتبه بندی تلویزیونی ، درآمد شرکت ها و پیشرفت های تکنولوژیکی کاربرد دارد. به مدل سازی پیش بینی تحلیلی پیش بینی نیز گفته می شود. با کمک تجزیه و تحلیل پیش بینی ، ما می توانیم داده ها را به اقدامات موثر در مورد شرایط فعلی و رویدادهای آینده متصل کنیم. همچنین ، ما می توانیم تجارت را قادر سازیم تا از الگوهایی بهره ببرد که در داده های تاریخی یافت می شود تا خطرات و فرصت های احتمالی را قبل از وقوع شناسایی کند. پایتون برای مدل سازی پیش بینی استفاده می شود زیرا چارچوب های مبتنی بر پایتون سریعتر به ما نتایج می دهند و همچنین به برنامه ریزی مراحل بعدی بر اساس نتایج کمک می کنند.

دوره ما تضمین می کند که شما قادر خواهید بود با یک ذهنیت پیش بینی فکر کنید و اصول تکنیک های استفاده شده در پیش بینی را به خوبی درک کنید. تفکر انتقادی برای اعتبارسنجی مدل ها و تفسیر نتایج بسیار مهم است. از این رو ، مطالب دوره ما بر سخت کوشی این نوع توانایی تفکر تأکید دارند. شما در مورد مدل سازی پیش بینی در پایتون ، رگرسیون خطی ، رگرسیون لجستیک دانش خوبی خواهید داشت.

این دوره برای چه کسانی است:

  • این مدل پیش بینی با دوره پایتون را می توان هر کسی که علاقه مناسبی در این زمینه داشته باشد ، بپذیرد. هرچه کسی زودتر شروع کند به همان اندازه که می تواند برسد در مورد دانشجویانی که دوره آماری یا فارغ التحصیلان علوم کامپیوتر را دنبال می کنند ، فرصت بسیار خوبی برای هدایت حرفه شما در این مسیر است. از آنجا که این مهارت تقاضای زیادی است ، هر متخصص فناوری اطلاعات به دنبال سوئیچ خوب و ورود به حوزه تجزیه و تحلیل پیش بینی است.
  • پس از موفقیت در دستیابی به تجزیه و تحلیل پیش بینی ، فرصت های شغلی خود را در نقش های شغلی مانند تحلیلگر داده ، دانشمند داده ، تحلیلگر تجارت ، تحلیلگر تحقیقات بازار ، مهندس کیفیت ، معمار راه حل ، تحلیلگر برنامه نویس ، تحلیلگر آماری ، آمارگر و غیره باز خواهید کرد. .


سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • معرفی پروژه ها Introduction of Projects

پیش پردازش داده ها Data Preprocessing

  • واردات بسته ها Import Packages

  • پیش پردازش داده ها Data Preprocessing

  • تبدیل داده ها Data Transformation

  • تقسیم متغیر هدف Target Variable Splitting

مجموعه داده Dataset

  • توضیحات مجموعه داده Dataset Explanation

  • توضیح داده ادامه دهید Dataset Explanation Continue

مهندسی ویژگی کدگذاری Coding Feature Engineering

  • مهندسی ویژگی Feature Engineering

  • مهندسی ویژگی ادامه دهید Feature Engineering Continue

  • مدیریت مقادیر از دست رفته Handling Missing Values

  • مدیریت مقادیر از دست رفته ادامه دارد Handling Missing Values Continue

  • تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی Exploratory Data Analysis

  • تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی ادامه دارد Exploratory Data Analysis Continue

  • همبستگی Correlation

کدگذاری -مدلسازی Coding -Modelling

  • پیش بینی نتیجه Predicting Result

  • محاسبه فاکتور تورم واریانس Calculating Variance Inflation Factor

  • محاسبه فاکتور تورم واریانس ادامه یابد Calculating Variance Inflation Factor Continue

نتیجه Conclusion

  • نتیجه Conclusion

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

Ganesh D

کارآفرین و مربی من یک کارآفرین و مربی هستم. من از طریق دوره های خود و فیلم های آنلاین به هزاران دانش آموز در چندین موضوع در زمینه های مختلف آموزش داده ام. من 11 سال سابقه مربیگری دارم. من دوست دارم دانش خود را با دانش آموزان در میان بگذارم. در طول سال ها من ایده های تجاری مختلفی از اصول اولیه تا الگوی پیچیده تر را اجرا کرده ام و دانش بزرگی کسب کرده ام که دوست دارم آنها را به اشتراک بگذارم. من چندین ماه را برای آماده سازی دوره هایم صرف می کنم. قدرت من به عنوان یک معلم از توانایی من در تجزیه و تحلیل موضوعات پیچیده به مفاهیم ساده تر ناشی می شود. و توجه من به جزئیات به من کمک می کند تا این مفاهیم را به گونه ای توضیح دهم که برای دانشجویان بسیار قابل دسترسی باشد. من به طور مداوم در حال تحقیق ، مطالعه و آموزش هستم تا مهارت های خود را ارتقا دهم. امیدوارم از دوره های من لذت ببرید