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L'analyse de régression linéaire est cruciale pour examiner et définir la force des relations entre des variables, offrant des prédictions basées sur des données connues. Ce cours propose une introduction complète à la régression linéaire, couvrant à la fois les bases théoriques et les applications pratiques.
Vous acquerrez des connaissances sur le fonctionnement de la régression linéaire, apprendrez à construire des modèles efficaces et à interpréter les résultats qu'ils produisent. Le cours inclut des exercices pratiques utilisant des données réelles traitées à la fois dans Excel et Python, vous dotant de compétences applicables dans un contexte commercial.
À la fin de ce cours, vous serez compétent en :
- Définir la régression linéaire et ses applications potentielles
- Effectuer des calculs de régression de base manuellement et à l'aide d'Excel
- Exploiter le plugin RegressIt d'Excel pour des tâches de régression complexes
- Construire des modèles de régression linéaire en Python avec statsmodels et sklearn
- Comprendre et expliquer les hypothèses de la régression linéaire
- Interpréter les résultats de régression, tels que les coefficients et les p-valeurs
- Sélectionner et recommander les techniques de régression appropriées selon les besoins
Ces connaissances sont indispensables pour les rôles en intelligence d'affaires, gestion d'actifs et analyse de données, entre autres carrières centrées sur la finance. Notamment, aucune expérience préalable en codage Python n'est requise pour s'inscrire. Améliorez vos compétences analytiques et faites progresser votre carrière avec cet outil essentiel pour des perspectives fondées sur les données.
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