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课程大纲
介绍
- 定义Predictive AI
- 预测分析的历史背景与演变
- 机器学习和数据挖掘的基本原理
数据收集与预处理
- 收集相关数据
- 清理和准备数据以进行分析
- 理解数据类型和来源
探索性数据分析（EDA）
- 可视化数据以获取洞察
- 描述性统计与数据汇总
- 识别数据中的模式与关系
统计建模
- 统计推断基础
- 回归分析
- 分类模型
用于预测的机器学习算法
- 监督学习算法概述
- 决策树与随机森林
- 神经网络与深度学习基础
模型评估与选择
- 理解模型准确性与性能指标
- 交叉验证技术
- 过拟合与模型调优
Predictive AI的实际应用
- 跨行业的案例研究
- 预测建模中的伦理考虑
- Predictive AI的局限性与挑战
实践项目
- 使用数据集创建预测模型
- 应用模型进行预测
- 评估与解释结果
总结与下一步
要求
- 具备基本的统计学知识
- 有任意编程语言的经验
- 熟悉数据处理和电子表格
- 无需具备AI或数据科学的先验经验
受众
- IT专业人士
- 数据分析师
- 技术人员
21 小时
