Regression Logistic in R: Regression vs Classification (dalam bahasa Inggris). — PickAClass
4.2 (12) ⏱ 2 jam 54 mnt 📚 29 pelajaran 🎧 Versi audio

Regression Logistic in R: Regression vs Classification (dalam bahasa Inggris).

Menguasai dasar-dasar regresi dan klasifikasi dalam R untuk memecahkan masalah bisnis, mempersiapkan data, dan menafsirkan model prediktif dengan percaya diri.

  • 💬 Instruktur AI
    Tanyakan apa pun tentang pelajaran dan dapatkan jawaban jelas seketika, kapan saja.
  • 🕐 Mulai kapan saja
    Tanpa jadwal atau tenggat — belajar dengan kecepatan sendiri, kapan pun Anda mau.
  • 🌐 Dalam bahasa Indonesia
    Pelajaran, tugas, dan sertifikat — semuanya sepenuhnya dalam bahasa Anda.

Tentang kursus ini

Mengerti perbedaan antara memprediksi nilai terus menerus dan mengklasifikasikan data menjadi kategori adalah dasar ilmu data modern. Kursus ini memberikan pengenalan yang jelas, konseptual, dan praktis untuk regresi linear dan logistik menggunakan R. Anda akan berpindah dari memahami konsep statistik dasar ke aktif menyiapkan data, membangun model prediktif, dan menafsirkan hasil untuk mendorong keputusan bisnis. Melalui penjelasan tertulis yang jelas dan contoh kode terstruktur, Anda akan mendapatkan pemahaman yang kuat tentang cara mengevaluasi kinerja model menggunakan metrik standar industri. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti perbedaan mendasar antara regresi dan tugas klasifikasi - Siapkan dan bersihkan dataset mentah menggunakan workflow manipulasi data pemrograman R modern - Membuat model regresi linear untuk memprediksi hasil numerik terus-menerus - Mengembangkan model regresi logistik untuk klasifikasi biner dan pengambilan keputusan - Evaluasi kinerja model menggunakan metrik kunci seperti R-squared, RMSE, akurasi, dan ROC-AUC - Menafsirkan koefisien model untuk mengekstrak wawasan bisnis yang dapat dilaksanakan Kursus ini dimulai dengan terminologi dasar dan dasar konseptual model prediktif. Anda akan maju langkah demi langkah melalui pra-proses data, konstruksi model dalam R, dan teknik evaluasi kritis yang diperlukan untuk memvalidasi temuan Anda. Kursus ini dirancang untuk pemula, analis bisnis, dan ilmuwan data yang bercita-cita yang ingin pengenalan praktis untuk machine learning. tidak ada pemrograman sebelumnya atau pengalaman statistik canggih diperlukan. Mulai perjalanan Anda ke pengambilan keputusan berbasis data dan menguasai dasar-dasar model prediktif hari ini.

Apa yang Anda dapatkan

  • 📜 Sertifikat penyelesaian
    Tambahkan ke profil LinkedIn Anda
  • 💬 Tutor AI pribadi
    Bingung di tengah pelajaran? Tanya tutor bawaan kamu apa saja, kapan saja.
  • 🎧 Termasuk versi audio
    Belajar di mana saja — tanpa layar
  • ♾️ Akses seumur hidup
    Kembali kapan saja, tanpa kedaluwarsa
  • 📱 Ponsel atau komputer
    Berfungsi di mana saja, perangkat apa saja
  • 💸 Pengembalian 14 hari
    Tanpa pertanyaan
  • Singkat dan fokus
    2 jam 54 mnt konten praktis

Sertifikat penyelesaian

Setiap kursus yang Anda selesaikan di PickAClass menerbitkan kredensial seperti ini — orisinal, dengan kodenya sendiri, dapat diverifikasi via URL, dan rinci tentang yang benar-benar ditunjukkan.

P
PickAClass
Profil keterampilan · terverifikasi
Dokumen
Sertifikat Penguasaan
Ini menyatakan bahwa
Nama Lengkap
telah berhasil menunjukkan penguasaan
Regression Logistic in R: Regression vs Classification (dalam bahasa Inggris).
Keterampilan yang ditunjukkan
Analisis pola perilaku
Dasar
1.2 jam
Kerangka arsitektur keputusan
Mahir
1.4 jam
Desain uji A/B
Mahir
1.7 jam
Copywriting perilaku
Lanjutan
1.9 jam
P
PickAClass — Nama Lengkap
Regression Logistic in R: Regression vs Classification (dalam bahasa Inggris).
Halaman 2 dari 2
Detail kinerja
Ringkasan tugas kursus
Pelajaran selesai 14 / 14
Soal latihan 26 / 28
Tugas dikirim 4 (rata 4,5 / 5)
Proyek capstone Ditinjau — 4,6 / 5
Total latihan 6.2 jam
Tolok ukur kinerja
Peringkat kohort 12% teratas dari 1,625
Waktu penyelesaian 11 hari (median: 22)
Skor penguasaan 91 / 100
Skor soal latihan 94%
Verifikasi keterampilan Jalur Keterampilan terverifikasi
Verifikasi kredensial ini
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Diterbitkan di bawah standar akademik PickAClass. Tingkat keterampilan mencerminkan kinerja yang dinilai terhadap rubrik kompetensi kursus. Ini kredensial orisinal platform ini.

Ulasan (12)

Elijah Brown US
★ 5 · 28.07.2026

Kursus ini melebihi harapan saya aplikasi dunia nyata yang dibahas sangat berguna pekerjaan yang bagus!

Clara Lehmann AT
★ 4 · 25.07.2026

Kursus ini memberikan apa yang saya butuhkan penjelasannya jelas dan ringkas.

Oliver Miller AU Pelajar terverifikasi
★ 3 · 22.07.2026

Sangat senang aku mengambil kursus ini. kejelasan penjelasan dan penerapan dunia nyata dari pelajaran adalah kelas atas.

Ragnar Persson SE
★ 4 · 20.07.2026

Kursus ini melebihi harapan saya! contohnya tepat sasaran dan benar-benar membantu menguatkan pembelajaran.

Javier Mendoza MX Pelajar terverifikasi
★ 4 · 17.07.2026

Kursus ini melebihi harapan saya! pelajarannya mengalir secara logis, dan aplikasinya di dunia nyata jelas.

Ana Paula Soto CO Pelajar terverifikasi
★ 4 · 14.07.2026

Sangat menikmati kursus ini. Cara informasi dipresentasikan sangat baik, dan aplikasi praktis disorot secara efektif. Kerja bagus!

يوسف بن عبدالله الشقصي OM
★ 5 · 08.07.2026

Inilah yang saya cari. penjelasannya sangat jelas dan contohnya benar-benar membantu menguatkan konsep.

Óscar Castillo PA
★ 4 · 03.07.2026

itu adalah kursus yang solid strukturnya logis dan kebanyakan contohnya membantu bisa menggunakan beberapa skenario dunia nyata.

Shahrul Nizam bin Abdullah MY
★ 5 · 25.06.2026

Lebih dari harapan saya! Strukturnya logis, dan skenario dunia nyata benar-benar membantu menyemen pembelajaran. nilai besar.

عبدالله بن أحمد BH Pelajar terverifikasi
★ 4 · 18.06.2026

pengenalan yang bagus strukturnya jelas, tapi aku berharap ada beberapa contoh dunia nyata lagi, belajar banyak.

David Hall NZ
★ 4 · 12.06.2026

Ini melebihi harapanku pelajarannya berjalan dengan logis dan aplikasinya di dunia nyata sangat tepat kerja bagus!

Zane Petrovica LV Pelajar terverifikasi
★ 4 · 04.06.2026

Ini adalah kursus yang bagus jika Anda memiliki beberapa pengetahuan sebelumnya untuk pemula, beberapa konsep mungkin sedikit menantang strukturnya logis, meskipun

Tulis ulasan

Setelah mengirim kami akan meminta masuk — draf Anda tersimpan.

Pelajar lain juga mengambil

Pertanyaan umum

Apa yang saya butuhkan untuk mengikuti kursus ini? +

Cukup ponsel atau komputer dengan internet. Tidak ada instalasi atau perangkat khusus.

Bagaimana cara membayar? +

Dengan kartu via Stripe. Kami tidak menyimpan detail kartu — Stripe menanganinya dengan aman.

Bisakah saya mendapat refund? +

Ya — refund penuh dalam 14 hari, tanpa pertanyaan.

Berapa lama saya akan punya akses? +

Selamanya. Setelah membeli, kursus jadi milik Anda untuk dikunjungi lagi kapan saja.

Apakah saya akan mendapat sertifikat? +

Ya. Setelah selesai, Anda akan menerima sertifikat yang bisa ditambahkan ke profil LinkedIn.

Dibuat untuk pelajar di
Teknologi Desain Keuangan Pemasaran Kesehatan Pendidikan Perhotelan Manufaktur