Поступайте прямо сейчас и приобретайте новые навыки в области передовых методов прогнозирования быстро и в 100% онлайн-режиме" 

Овладение передовыми методами прогнозирования необходимо любому инженеру, стремящемуся повысить свою квалификацию и увеличить свою рыночную репутацию. Способность точно предсказывать результаты может помочь в принятии обоснованных решений, снижении рисков и оптимизации эффективности проектов любого масштаба и сложности. 

По этой причине TECH разработал Университетский курс в области передовых методов прогнозирования, чтобы дать студентам необходимые навыки и умения, позволяющие им выполнять свою работу как специалистам, с максимально возможной эффективностью и качеством. Таким образом, в рамках данной программы будут рассмотрены такие аспекты, как модель общей линейной регрессии, оценка параметров в нелинейной системе или регрессия Лассо. 

И все это в удобном 100% онлайн-режиме, который позволяет студентам организовывать свое расписание и учебу, совмещая их с другой повседневной работой и делами. Кроме того, данная программа имеет наиболее полный на рынке теоретический и практический материал, облегчая студентам процесс обучения и позволяя им быстро и эффективно достигать поставленных целей. 

Станьте экспертом в области модели общей линейной регрессии всего за 6 недель и с полной свободой организации обучения" 

Данный Университетский курс в области передовых методов прогнозирования содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются: 

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области передовых методов прогнозирования 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет строгую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самооценки, контроля и повышения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы экспертам, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Получите доступ ко всему материалу по общей линейной регрессии и Elasticnet с первого дня и с любого устройства с подключением к интернету, будь то планшет, смартфон или компьютер" 

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов. 

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит студенту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях. 

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого студент должен попытаться разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом студентам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными специалистами.  

Изучите такие важные аспекты, как статистический вывод в нелинейной регрессии, не выходя из дома c доступом к материалам 24 часа в сутки"

Достигните профессионального успеха в одной из самых перспективных областей вычислительной статистики благодаря TECH и самым инновационным учебным материалам"

Структура и все учебные материалы данной программы разработаны авторитетными специалистами, формирующими команду экспертов TECH в области инженерии. Эти специалисты использовали свой богатый опыт и самые передовые знания для создания практического и полностью современного содержания. И все это на основе самой эффективной методики обучения в TECH — Relearning. 

Углубите свои знания благодаря самым инновационным учебным материалам и широкому выбору дополнительного содержания, доступного в Виртуальном кампусе" 

Модуль 1. Передовые методы прогнозирования 

1.1. Модель общей линейной регрессии 

1.1.1. Определение 
1.1.2. Свойства 
1.1.3. Примеры 

1.2. Регрессия по методу частичных наименьших квадратов 

1.2.1. Определение 
1.2.2. Свойства 
1.2.3. Примеры 

1.3. Регрессия главных компонент 

1.3.1. Определение 
1.3.2. Свойства 
1.3.3. Примеры 

1.4. Регрессия с уменьшенным диапазоном (RRR) 

1.4.1. Определение 
1.4.2. Свойства 
1.4.3. Примеры 

1.5. Гребневая (Ридж) регрессия 

1.5.1. Определение 
1.5.2. Свойства 
1.5.3. Примеры 

1.6. Регрессия Лассо 

1.6.1. Определение 
1.6.2. Свойства 
1.6.3. Примеры 

1.7. Регрессия Elasticnet 

1.7.1. Определение 
1.7.2. Свойства 
1.7.3. Примеры 

1.8. Нелинейные модели прогнозирования 

1.8.1. Нелинейные регрессионные модели 
1.8.2. Нелинейный метод наименьших квадратов 
1.8.3. Преобразование в линейную модель 

1.9. Оценка параметров в нелинейной системе 

1.9.1. Линеаризация 
1.9.2. Другие методы оценки параметров 
1.9.3. Исходные значения 
1.9.4. Программное обеспечение 

1.10. Статистические выводы в нелинейной регрессии 

1.10.1. Статистические выводы в нелинейной регрессии 
1.10.2. Проверка приблизительного вывода 
1.10.3. Примеры

Благодаря самой эффективной методике обучения Relearning вы сможете получать новые знания точно и непринужденно, не тратя на учебу слишком много времени"