Projekt: Umsatz mit scikit-learn vorhersagen

Beschreibung

In diesem 2-stündigen projektbasierten Kurs erstellen und bewerten Sie ein einfaches lineares Regressionsmodell mit Python. Sie verwenden das Scikit-Lernmodul zur Berechnung der linearen Regression, während Sie Pandas für die Datenverwaltung und Seaborn für das Plotten verwenden. Sie arbeiten mit dem sehr beliebten Werbedatensatz, um Umsatzerlöse basierend auf Werbeausgaben über Medien wie Fernsehen, Radio und Zeitung vorherzusagen.

Am Ende dieses Kurses können Sie:
- Erläutern Sie die technischen Ideen der linearen Regression dem technischen und nichttechnischen Publikum
- Erstellen Sie mit scikit-learn ein einfaches lineares Regressionsmodell in Python
- Verwenden Sie Exploratory Data Analysis (EDA) für kleine Datensätze mit Seegeborenen und Pandas
- Bewerten Sie ein einfaches lineares Regressionsmodell unter Verwendung geeigneter Metriken

Dieser Kurs läuft auf Courseras praktischer Projektplattform Rhyme. Auf Rhyme erhalten Sie sofortigen Zugriff auf vorkonfigurierte Cloud-Desktops mit der gesamten Software und den Daten, die Sie für das Projekt benötigen. Alles ist bereits direkt in Ihrem Internetbrowser eingerichtet, sodass Sie sich nur auf das Lernen konzentrieren können. Für dieses Projekt erhalten Sie sofortigen Zugriff auf einen Cloud-Desktop mit Jupyter und Python 3.7, auf dem alle erforderlichen Bibliotheken vorinstalliert sind.

Anmerkungen:
- Sie können fünfmal auf den Cloud-Desktop zugreifen. Sie können jedoch beliebig oft auf Anleitungsvideos zugreifen.
- Dieser Kurs eignet sich am besten für Lernende mit Sitz in Nordamerika. Wir arbeiten derzeit daran, die gleichen Erfahrungen in anderen Regionen zu machen.