Setelah mengikuti kursus-kursus ini, saya merasa percaya diri membuat visualisasi dan dasbor profesional
Shoebur RahmanSpesialis Pengadaan, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Salah satu tujuan utama ilmuwan adalah menemukan pola dalam data serta membangun model untuk menjelaskan, memprediksi, dan memperoleh wawasan dari pola tersebut. Pola yang paling mendasar adalah hubungan linear antara dua variabel. Kursus ini memperkenalkan cara mengeksplorasi, mengkuantifikasi, dan memodelkan hubungan linear dalam data, dengan menunjukkan teknik seperti least-squares, regresi linear, estimasi, dan bootstrap resampling. Di sini Anda akan menerapkan alat pemodelan paling kuat dalam ekosistem data science Python, termasuk scipy, statsmodels, dan scikit-learn, untuk membangun dan mengevaluasi model linear. Dengan mengeksplorasi konsep dan penerapan model linear menggunakan Python, kursus ini menjadi pengantar praktis untuk pemodelan, sekaligus landasan untuk mempelajari teknik dan alat pemodelan yang lebih lanjut dalam statistika dan Machine Learning.
Prasyarat
Kurikulum
Ringkasan kursus
1
Mengeksplorasi Tren Linear
Kita memulai kursus dengan eksplorasi awal terhadap hubungan linear, termasuk beberapa contoh pemicu tentang bagaimana model linear digunakan, serta demonstrasi metode visualisasi data dari matplotlib. Selanjutnya kita menggunakan statistik deskriptif untuk mengkuantifikasi bentuk data dan menggunakan korelasi untuk mengukur kekuatan hubungan linear antara dua variabel.
- Pengantar Pemodelan Data50 XP
- Alasan Melakukan Pemodelan: Interpolasi100 XP
- Alasan Melakukan Pemodelan: Ekstrapolasi100 XP
- Alasan Melakukan Pemodelan: Mengestimasi Hubungan100 XP
- Memvisualisasikan Hubungan Linear50 XP
- Memplot Data100 XP
- Memplot Model pada Data100 XP
- Mengestimasi Kemiringan & Intersep Secara Visual100 XP
- Mengkuantifikasi Hubungan Linear50 XP
- Mean, Deviasi, & Standar Deviasi100 XP
- Kovarians vs Korelasi100 XP
- Kekuatan Korelasi100 XP
2
Membangun Model Linear
Di sini kita melihat komponen yang membentuk sebuah model linear. Menggunakan konsep Deret Taylor, kita berfokus pada parameter kemiringan (slope) dan intersep, bagaimana keduanya mendefinisikan model, serta cara menafsirkannya dalam berbagai konteks terapan. Kita menerapkan beragam modul Python untuk menemukan model yang paling sesuai dengan data, dengan menghitung nilai optimal dari kemiringan dan intersep menggunakan least-squares, numpy, statsmodels, dan scikit-learn.
3
Membuat Prediksi Model
Berikutnya kita akan menerapkan model pada data nyata dan membuat prediksi. Kita akan mengeksplorasi beberapa jebakan umum dan keterbatasan prediksi, serta mengevaluasi dan membandingkan model dengan mengkuantifikasi dan mengontraskan sejumlah ukuran goodness-of-fit, termasuk RMSE dan R-squared.
4
Mengestimasi Parameter Model
Pada bab terakhir, kita memperkenalkan konsep dari statistika inferensial, dan menggunakannya untuk mengeksplorasi bagaimana maximum likelihood estimation dan bootstrap resampling dapat digunakan untuk mengestimasi parameter model linear. Kemudian kita menerapkan metode ini untuk membuat pernyataan probabilistik tentang keyakinan kita terhadap parameter model.
Pengantar Pemodelan Linear di Python
Kursus
Selesai
