프로젝트: scikit-learn으로 판매 수익 예측

상품 설명

이 2시간 길이의 프로젝트 기반 과정에서는 Python을 사용하여 간단한 선형 회귀 모델을 구축하고 평가합니다. 선형 회귀를 계산하기 위해 scikit-learn 모듈을 사용하고 데이터 관리를 위해 pandas를 사용하고 플로팅을 위해 seaborn을 사용합니다. TV, 라디오 및 신문과 같은 매체를 통한 광고 지출을 기반으로 판매 수익을 예측하기 위해 매우 인기 있는 광고 데이터 세트로 작업하게 됩니다.

이 과정을 마치면 다음을 수행 할 수 있습니다.
– 기술 및 비기술 청중에게 선형 회귀의 핵심 아이디어 설명
– scikit-learn을 사용하여 Python에서 간단한 선형 회귀 모델 구축
– seaborn 및 pandas를 사용하여 작은 데이터 세트에 탐색적 데이터 분석(EDA)을 사용합니다.
– 적절한 메트릭을 사용하여 간단한 선형 회귀 모델을 평가합니다.

이 과정은 Rhyme이라는 Coursera의 실습 프로젝트 플랫폼에서 실행됩니다. Rhyme에서는 프로젝트에 필요한 모든 소프트웨어와 데이터가 포함된 사전 구성된 클라우드 데스크톱에 즉시 액세스할 수 있습니다. 모든 것이 이미 인터넷 브라우저에 직접 설정되어 있으므로 학습에만 집중할 수 있습니다. 이 프로젝트의 경우 필요한 모든 라이브러리가 사전 설치된 Jupyter 및 Python 3.7을 사용하여 클라우드 데스크톱에 즉시 액세스할 수 있습니다.

배송 시 요청 사항:
– 클라우드 데스크톱에 5 번 액세스 할 수 있습니다. 그러나 원하는만큼 여러 번 지침 비디오에 액세스 할 수 있습니다.
–이 과정은 북미 지역에 거주하는 학습자에게 가장 적합합니다. 현재 다른 지역에서도 동일한 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.