Gehaltsvorhersage mit Linearer Regression in R

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).

• 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).