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Gehaltsvorhersage mit Linearer Regression in R
Sandro Raabe
Sandro Raabe
In diesem zweistündigen Projekt wirst du lernen, wie du ein einfaches lineares Regressionsmodell in R erstellst und wie du es verwendest, um ein grundlegendes Regressionsproblem zu lösen. Ein solches Modell benutzt genau eine Variable, um genau eine andere Zielvariable vorherzusagen. Am Ende dieses Projekts wirst du ein Regressionsmodell erstellt, trainiert, getestet, und visualisiert haben. Dieses Modell wird in der Lage sein, das Gehalt von Data Scientists vorherzusagen, wenn man ihm Informationen über die Erfahrungsjahre gibt.
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In diesem zweistündigen Projekt wirst du lernen, wie du ein einfaches lineares Regressionsmodell in R erstellst und wie du es verwendest, um ein grundlegendes Regressionsproblem zu lösen. Ein solches Modell benutzt genau eine Variable, um genau eine andere Zielvariable vorherzusagen. Am Ende dieses Projekts wirst du ein Regressionsmodell erstellt, trainiert, getestet, und visualisiert haben. Dieses Modell wird in der Lage sein, das Gehalt von Data Scientists vorherzusagen, wenn man ihm Informationen über die Erfahrungsjahre gibt.
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In diesem zweistündigen Projekt wirst du lernen, wie du ein einfaches lineares Regressionsmodell in R erstellst und wie du es verwendest, um ein grundlegendes Regressionsproblem zu lösen. Ein solches Modell benutzt genau eine Variable, um genau eine andere Zielvariable vorherzusagen. Am Ende dieses Projekts wirst du ein Regressionsmodell erstellt, trainiert, getestet, und visualisiert haben. Dieses Modell wird in der Lage sein, das Gehalt von Data Scientists vorherzusagen, wenn man ihm Informationen über die Erfahrungsjahre gibt.
In diesem Projekt fokussieren wir uns nicht auf die mathematischen Hintergründe der Regression, sondern auf die sogenannte “End-to-End-Machine-Learning-Pipeline”: Vom Import des Datensatzes über das Erstellen des Modells über die Visualisierung seiner Ergebnisse.
Um dieses Projekt erfolgreich abschließen zu können, solltest du die Basics der Programmiersprache R kennen (Variablenzuweisungen, RStudio, Funktionsaufrufe).
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What's inside
Syllabus
Projekt-Überblick
In diesem zweistündigen Projekt wirst du lernen, wie du ein einfaches lineares Regressionsmodell in R erstellst und wie du es verwendest, um ein grundlegendes Regressionsproblem zu lösen. Ein solches Modell benutzt genau eine Variable, um genau eine andere Zielvariable vorherzusagen. Am Ende dieses Projekts wirst du ein Regressionsmodell erstellt, trainiert, getestet, und visualisiert haben. Dieses Modell wird in der Lage sein, das Gehalt von Data Scientists vorherzusagen, wenn man ihm Informationen über die Erfahrungsjahre gibt.
In diesem Projekt fokussieren wir uns nicht auf die mathematischen Hintergründe der Regression, sondern auf die sogenannte “End-to-End-Machine-Learning-Pipeline”: Vom Import des Datensatzes über das Erstellen des Modells über die Visualisierung seiner Ergebnisse.
Um dieses Projekt erfolgreich abschließen zu können, solltest du die Basics der Programmiersprache R kennen (Variablenzuweisungen, RStudio, Funktionsaufrufe).
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Explores a fundamental and practical linear regression model commonly used in industry
Focuses on the essential stages of a machine learning workflow, from data import to visualization
Taught by Sandro Raabe, an expert in machine learning with a strong reputation
Uses the popular and widely-used R programming language
Assumes basic proficiency in R and RStudio, making it suitable for learners with some programming experience
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in Gehaltsvorhersage mit Linearer Regression in R with these
activities:
Optimierung von RStudio für die Analyse linearer Regressionsmodelle
Show steps
Die Optimierung von RStudio für die Analyse linearer Regressionsmodelle verbessert die Effizienz und Produktivität bei der Arbeit mit dem Modell.
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RStudio
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-
Überprüfe die RStudio-Einstellungen, um sicherzustellen, dass sie für die Analyse linearer Regressionsmodelle optimiert sind.
-
Installiere relevante Pakete und lade Daten für die Analyse.
Durchführung von Tutorials zur Fehlersuche bei linearen Regressionsmodellen
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Durchführung von Tutorials zur Fehlersuche bei linearen Regressionsmodellen hilft, häufige Fehler zu identifizieren und zu beheben, was zu genaueren und zuverlässigeren Modellen führt.
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-
Suche Tutorials zur Fehlersuche bei linearen Regressionsmodellen.
-
Folge den Anweisungen in den Tutorials, um häufige Fehler zu debuggen.
Teilnahme an einem Workshop zur Datenvisualisierung
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Die Teilnahme an einem Workshop zur Datenvisualisierung bietet praktische Erfahrungen und vertieft das Verständnis für die effektive Darstellung von Ergebnissen linearer Regressionsmodelle.
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Data Analytics
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-
Melde dich für einen Workshop zur Datenvisualisierung an.
-
Nehme am Workshop teil und lerne verschiedene Techniken zur Datenvisualisierung kennen.
Two other activities
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Show all five activities
Erstellung einer Fallstudie: Gehaltsvorhersage für Data Scientists
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Die Erstellung einer Fallstudie zur Gehaltsvorhersage für Data Scientists bietet eine praktische Anwendung linearer Regressionsmodelle und vertieft das Verständnis für ihre Verwendung in realen Szenarien.
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Data Science
Show steps
-
Schreibe einen Bericht, der die Ergebnisse der Fallstudie zusammenfasst.
-
Sammle Datensätze mit Informationen zu Erfahrungsjahren und Gehältern von Data Scientists.
-
Berechne Regressionskoeffizienten und erstelle ein Regressionsmodell.
-
Erstelle Visualisierungen, um die Ergebnisse des Modells zu interpretieren.
Mentoring anderer Studierender bei der Erstellung von Regressionsmodellen
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Mentoring anderer Studierender bietet die Möglichkeit, das eigene Verständnis zu vertiefen und gleichzeitig anderen zu helfen, lineare Regressionsmodelle besser zu verstehen.
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Mentoring
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-
Biete an, anderen Studierenden bei der Erstellung von Regressionsmodellen zu helfen.
-
Treffe dich mit Studierenden und unterstütze sie bei der Entwicklung ihrer Modelle.
Optimierung von RStudio für die Analyse linearer Regressionsmodelle
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Die Optimierung von RStudio für die Analyse linearer Regressionsmodelle verbessert die Effizienz und Produktivität bei der Arbeit mit dem Modell.
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Durchführung von Tutorials zur Fehlersuche bei linearen Regressionsmodellen hilft, häufige Fehler zu identifizieren und zu beheben, was zu genaueren und zuverlässigeren Modellen führt.
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Die Teilnahme an einem Workshop zur Datenvisualisierung bietet praktische Erfahrungen und vertieft das Verständnis für die effektive Darstellung von Ergebnissen linearer Regressionsmodelle.
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Die Erstellung einer Fallstudie zur Gehaltsvorhersage für Data Scientists bietet eine praktische Anwendung linearer Regressionsmodelle und vertieft das Verständnis für ihre Verwendung in realen Szenarien.
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Career center
Learners who complete Gehaltsvorhersage mit Linearer Regression in R will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Data Scientist
Data Scientist
In today's data-driven world, Data Scientists are in high demand. They use their skills in statistics, machine learning, and programming to extract insights from data that can help businesses make better decisions. If you're interested in a career as a Data Scientist, this course can help you build a strong foundation in the skills you need to succeed. You'll learn how to use R, a popular programming language for data analysis, to create linear regression models that can predict outcomes based on historical data. This skill is essential for Data Scientists, who often use linear regression to predict customer behavior, sales trends, and other important metrics.
Statistician
Statistician
Statisticians use their skills in data analysis and modeling to solve problems in a variety of fields, including healthcare, finance, and marketing. If you're interested in a career as a Statistician, this course can help you build a strong foundation in the skills you need to succeed. You'll learn how to use R to create linear regression models that can predict outcomes based on historical data. This skill is essential for Statisticians, who often use linear regression to analyze data and make recommendations for businesses and organizations.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers are responsible for designing, building, and maintaining machine learning models. They use their skills in programming, mathematics, and statistics to create models that can learn from data and make predictions. If you're interested in a career as a Machine Learning Engineer, this course can help you build a strong foundation in the skills you need to succeed. You'll learn how to use R to create linear regression models that can predict outcomes based on historical data. This skill is essential for Machine Learning Engineers, who often use linear regression to train and evaluate machine learning models.
Data Analyst
Data Analyst
Data Analysts use their skills in data analysis and visualization to help businesses make better decisions. They use a variety of tools and techniques to extract insights from data, including linear regression. If you're interested in a career as a Data Analyst, this course can help you build a strong foundation in the skills you need to succeed. You'll learn how to use R to create linear regression models that can predict outcomes based on historical data. This skill is essential for Data Analysts, who often use linear regression to analyze data and make recommendations for businesses.
Quantitative Analyst
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use their skills in mathematics, statistics, and programming to develop and implement financial models. They use these models to make investment decisions and to manage risk. If you're interested in a career as a Quantitative Analyst, this course can help you build a strong foundation in the skills you need to succeed. You'll learn how to use R to create linear regression models that can predict outcomes based on historical data. This skill is essential for Quantitative Analysts, who often use linear regression to develop and evaluate financial models.
Actuary
Actuary
Actuaries use their skills in mathematics, statistics, and finance to assess risk and uncertainty. They use this information to develop and implement insurance policies and other financial products. If you're interested in a career as an Actuary, this course may be helpful. You'll learn how to use R to create linear regression models that can predict outcomes based on historical data.
Financial Analyst
Financial Analyst
Financial Analysts use their skills in finance, accounting, and economics to analyze financial data and make investment recommendations. If you're interested in a career as a Financial Analyst, this course may be helpful. You'll learn how to use R to create linear regression models that can predict outcomes based on historical data.
Market Researcher
Market Researcher
Market Researchers use their skills in research, statistics, and marketing to understand consumer behavior and trends. If you're interested in a career as a Market Researcher, this course may be helpful. You'll learn how to use R to create linear regression models that can predict outcomes based on historical data.
Operations Research Analyst
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use their skills in mathematics, statistics, and computer science to solve problems in a variety of fields, including transportation, logistics, and manufacturing. If you're interested in a career as an Operations Research Analyst, this course may be helpful. You'll learn how to use R to create linear regression models that can predict outcomes based on historical data.
Risk Manager
Risk Manager
Risk Managers use their skills in risk assessment, insurance, and finance to help organizations manage risk. If you're interested in a career as a Risk Manager, this course may be helpful. You'll learn how to use R to create linear regression models that can predict outcomes based on historical data.
Software Engineer
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Software Engineers use their skills in computer science and programming to design, develop, and maintain software systems. If you're interested in a career as a Software Engineer, this course may be helpful. You'll learn how to use R to create linear regression models that can predict outcomes based on historical data.
Data Engineer
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Data Engineers use their skills in data management, programming, and cloud computing to design, build, and maintain data pipelines. If you're interested in a career as a Data Engineer, this course may be helpful. You'll learn how to use R to create linear regression models that can predict outcomes based on historical data.
Business Analyst
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Business Analysts use their skills in business, data analysis, and technology to help organizations solve problems and improve performance. If you're interested in a career as a Business Analyst, this course may be helpful. You'll learn how to use R to create linear regression models that can predict outcomes based on historical data.
Product Manager
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Product Managers use their skills in product development, marketing, and business strategy to bring new products to market. If you're interested in a career as a Product Manager, this course may be helpful. You'll learn how to use R to create linear regression models that can predict outcomes based on historical data.
Consultant
Consultant
Consultants use their skills in problem-solving, communication, and business analysis to help organizations improve their performance. If you're interested in a career as a Consultant, this course may be helpful. You'll learn how to use R to create linear regression models that can predict outcomes based on historical data.
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Reading list
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that we think will supplement your
learning. Use these to
develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a
deeper understanding of the topics covered in
Gehaltsvorhersage mit Linearer Regression in R.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in statistische Lernmethoden. Es deckt eine Vielzahl von Techniken ab, einschließlich linearer Regression, und bietet Einblicke in deren theoretische Grundlagen.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in die statistische Modellierung und maschinelles Lernen. Es deckt eine Vielzahl von Themen ab, die für dieses Projekt relevant sind, wie z. B. lineare Regression, Modellbewertung und Regularisierung.
Dieses Buch bietet einen umfassenden Überblick über maschinelles Lernen mit R. Es deckt eine Vielzahl von Techniken ab, einschließlich linearer Regression, und bietet praktische Beispiele für deren Implementierung.
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Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in die Verwendung von R für Datenanalyse und maschinelles Lernen. Es deckt grundlegende Konzepte ab, die für dieses Projekt relevant sind, wie z. B. Datenimport und -aufbereitung.
Dieses Buch bietet eine umfassende Abhandlung über lineare statistische Modelle. Es deckt eine Vielzahl von Themen ab, die für dieses Projekt relevant sind, wie z. B. Regressionsdiagnose und Modellwahl.
Dieses Buch konzentriert sich speziell auf Regressionsmodellierung im Kontext von Versicherungen und Finanzen. Es bietet praktische Einblicke und Fallstudien, die für diejenigen relevant sind, die sich für die Gehaltsvorhersage interessieren.
Dieses Buch bietet eine Sammlung von Beispielen und Übungen zur Regressionsanalyse. Es ist eine wertvolle Ressource für diejenigen, die ihr Verständnis des Themas anhand praktischer Anwendungen vertiefen möchten.
Dieses Buch bietet eine klare und prägnante Einführung in die Regressionsanalyse. Es ist ein gutes Ausgangspunkt für diejenigen, die neu im Thema sind.
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Dieses Buch bietet einen fortgeschrittenen Überblick über Regressionsanalysemethoden. Es deckt fortgeschrittene Techniken ab, wie z. B. nichtlineare Regression und gemischte Modelle.
Dieses Buch bietet eine Einführung in statistische Methoden, die in der Sozialforschung verwendet werden. Es deckt grundlegende Konzepte ab, die für dieses Projekt relevant sind, wie z. B. Hypothesentests und Vertrauensintervalle.
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OpenCourser.com/course/dsw9y8/gehaltsvorhersage
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Effort
2 Stunden
Level
Intermediate
Via
Coursera
Institution
Coursera Project Network
Instructor
Sandro Raabe
Language
Deutsch
Good to know
Explores a fundamental and practical linear regression model commonly used in industry
Focuses on the essential stages of a machine learning workflow, from data import to visualization
Taught by Sandro Raabe, an expert in machine learning with a strong reputation
Uses the popular and widely-used R programming language
Assumes basic proficiency in R and RStudio, making it suitable for learners with some programming experience
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