Kendinizi model olarak modelleyin. Bu derslerde kendinizi ANOVA, regresyon, lojistik regresyon, modellemenin iş uygulamaları ve modelleme zorlukları dahil olmak üzere SAS istatistikleri, modelleme ve programlama konularında becerilerle donatacaksınız.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Bu program, veriye dayalı iş sonuçları elde etmek için tahmine dayalı ve istatistiksel modelleme becerilerini geliştirmek isteyen kişiler için tasarlanmıştır. İş sonuçlarına yönelik verileri modellemek görevinizin veya sektörünüzün bir parçasıysa bu sertifika, becerinizin önemli bir kanıtıdır.
Pratik bir öğrenme projesi
Programdaki üç ders boyunca çok sayıda uygulamalı alıştırma bulunmaktadır. Veri örnekleri çok çeşitli alanlara uyacak kadar geneldir. Kurslarda göreceğiniz spesifik örnekler tarım, imalat, sağlık, bankacılık, perakende ve kar amacı gütmeyen kuruluşlarla ilgilidir.
Kurs 1 • 10 saat • 4,6 (115 değerlendirme)
Bu kurs, SAS/STAT yazılımını kullanarak istatistiksel analizler gerçekleştiren SAS yazılımı kullanıcılarına yöneliktir. Kurs t-testlerine, ANOVA’ya ve doğrusal regresyona odaklanır ve lojistik regresyona kısa bir giriş içerir.
Kurs 2 • 11 saat • 4,7 (48 değerlendirme)
Bu kurs, SAS/STAT yazılımını kullanarak istatistiksel analizler gerçekleştiren SAS yazılımı kullanıcılarına yöneliktir. Kurs t-testleri, ANOVA ve doğrusal regresyona odaklanır ve lojistik regresyona kısa bir giriş içerir.
Kurs 3 • 16 saat • 4,6 (53 değerlendirme)
Bu ders, lojistik prosedüre vurgu yaparak SAS/STAT yazılımını kullanan tahmine dayalı modelleri ele alır. Ders aynı zamanda değişken seçimi ve etkileşimleri, kısmi kanıt ağırlığına dayalı kategorik değişken dansı, model tahmini, eksik değerlerin ele alınması ve büyük veri kümeleri için etkili tekniklerin kullanılması konularını da içermektedir. Bir bireyin davranışını bilinen girdilerin bir fonksiyonu olarak ölçmek, etki çizelgeleri ve olasılık çizelgeleri oluşturmak, eksik değerleri yönetmek ve öngörücüler arasındaki çoklu korelasyon problemleriyle uğraşmak için lojistik regresyonu kullanmayı öğreneceksiniz. Ayrıca model performansını değerlendirmeyi ve modelleri karşılaştırmayı öğreneceksiniz.
