دوره آموزشی تحلیل پیش‌بینی با داده‌های دسته‌بندی‌شده: روش‌های رگرسیون پیشرفته برای کاربردهای دنیای واقعی

داده‌های مدرن اغلب شامل متغیرهای طبقه‌بندی شده هستند. برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه—مثلاً اینکه آیا در یک شرکت سرمایه‌گذاری کنید یا خیر—می‌توانید از تحلیل رگرسیون طبقه‌بندی شده استفاده کنید. در این دوره جامع، مدرس فرانز بوشا شما را از پیچیدگی‌های تحلیل رگرسیون پیشرفته راهنمایی می‌کند و به شما کمک می‌کند تا پتانسیل داده‌های طبقه‌بندی شده را برای اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده در زمینه خود باز کنید. در طول دوره، فرانز مثال‌های عملی و مجموعه‌های داده از سناریوهای دنیای واقعی، از جمله شیوه‌های استخدام تا ترجیحات حمل‌ونقل، را به اشتراک می‌گذارد. پس از پایان این دوره، شما آماده خواهید بود که نه تنها از تکنیک‌های آماری استفاده کنید، بلکه نتایج خود را به طور مؤثر انتقال دهید و نقش خود را به عنوان یک داستان‌گوی داده تقویت کنید. این دروس پیشرفته برای افرادی که سابقه‌ای در آمار یا تحلیل داده دارند، به ویژه دانشمندان داده‌ای که با مفاهیم رگرسیون خطی آشنا هستند، مناسب است. به این دوره بپیوندید و اجازه دهید این دوره راهنمای شما در دنیای وسیع تحلیل داده‌های طبقه‌بندی شده باشد.

اهداف آموزشی:
شناسایی و تمایز میان انواع داده‌های دوتایی، مرتب و اسمی و تعیین زمان استفاده از هرکدام.
پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون لاجیت/پروبیت و رگرسیون لجستیک مرتب برای متغیرهای وابسته دوتایی و مرتب.
پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته رگرسیون طبقه‌بندی شده مانند مدل‌های لاجیت چندوجهی، مدل‌های لاجیت استریو و مدل‌های لاجیت منفجر شده برای ارزیابی طراحی‌های پیچیده داده‌ها.
تفسیر ضرایب مدل با استفاده از محاسبات اثرات حاشیه‌ای و ارزیابی آمارهای خاصی برای ارزیابی مناسب بودن مدل برای انواع مختلف مدل‌های انتخاب طبقه‌بندی.
آماده‌سازی و ارائه نتایج در گزارش‌ها یا ارائه‌های مدل‌های غیرخطی پیچیده به گونه‌ای که افراد غیر متخصص بتوانند نتایج و پیامدهای آن‌ها را درک کنند.