Learn how to move from exploring data to modeling it with confidence. In this course, you’ll build and interpret linear and logistic regression models in R to uncover relationships, make predictions, and quantify uncertainty.
Data Modeling and Prediction with R
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Fit and interpret linear and logistic regression models to examine relationships between predictors and outcomes.
Evaluate model performance and recognize limitations such as overfitting.
Apply bootstrapping and hypothesis testing to quantify and communicate uncertainty in model results.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data-Driven Decision-Making
- Catégorie : Statistical Inference
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : R Programming
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
octobre 2025
Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 4 modules dans ce cours
In this module, you will learn how to describe relationships between variables using simple linear regression. You’ll practice fitting models, interpreting coefficients, and visualizing patterns to uncover meaningful insights from data. By the end of this module, you’ll know how to make predictions and identify when your model might not fit as well as you think.
Inclus
6 vidéos7 lectures1 devoir1 plugin
Real-world data is rarely simple. In this module, you’ll extend regression modeling to include multiple predictors and interaction effects. You’ll explore how adding variables improves model accuracy, how to interpret complex relationships, and how to avoid overfitting as your models become more sophisticated.
Inclus
3 vidéos4 lectures1 devoir1 plugin
Not all outcomes are numerical. In this module, you’ll learn how to model categorical outcomes (e.g., “yes/no” or “spam/not spam”) using logistic regression. You’ll discover how to calculate probabilities, classify outcomes, and assess the performance of your models. Along the way, you’ll explore how overfitting affects classification and reflect on how to interpret and communicate model predictions responsibly.
Inclus
5 vidéos6 lectures1 devoir1 plugin
Every model comes with uncertainty and understanding and communicating that uncertainty is what makes you a thoughtful data scientist. In this final module, you’ll explore bootstrapping and randomization methods to measure confidence in your results, conduct hypothesis tests, and communicate findings transparently. By the end, you’ll bring together your modeling and inference skills to draw clear, data-driven conclusions.
Inclus
4 vidéos5 lectures1 devoir1 plugin
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