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Einführung in die Bayessche Statistik

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Einführung in die Bayessche Statistik

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.2

(88 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 12 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Es dauert 12 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Bayes'sche Statistik, Modellierung und Inferenz.

  • Außerdem erhalten Sie eine praktische Einführung in die Verwendung von Python für statistische Berechnungen mit Scikit-learn, SciPy und Numpy.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Scipy
  • Kategorie: Statistik
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Bayessche Inferenz
  • Kategorie: visualisierung

Wichtige Details

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Bewertungen

17 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Einführung in die Computergestützte Statistik für Datenwissenschaftler
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Einführung in die Compute-Umgebung für die Specializations. Die Benutzer erhalten eine Einführung in das Databricks Ecosystem für Data Science. Die Benutzer können die Notebooks auch auf Binder bereitstellen, um einen einrichtungsfreien Zugang zu erhalten.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre

In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik kennen. Der Schwerpunkt liegt darauf, sich mit den Begriffen und Konzepten vertraut zu machen.

Das ist alles enthalten

17 Videos7 Lektüren12 Aufgaben

In diesem Modul erhalten Sie eine Einführung in gängige Verteilungen sowie den Python-Code, um diese Verteilungen zu erzeugen, darzustellen und mit ihnen zu interagieren. Sie werden auch lernen, wie Sie die Maximum-Likelihood-Schätzung (MLE) für verschiedene Verteilungen und die Kernel-Dichte-Schätzung (KDE) für nicht-parametrische Verteilungen durchführen können.

Das ist alles enthalten

12 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

Dieses Modul macht Sie mit verschiedenen Stichprobenalgorithmen zur Erzeugung von Verteilungen vertraut. Außerdem werden Sie mit Python-Code vertraut gemacht, der Stichproben durchführt.

Das ist alles enthalten

6 Videos2 Lektüren3 Aufgaben

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.1 (39 Bewertungen)
Dr. Srijith Rajamohan
Databricks
3 Kurse7.292 Lernende

von

Databricks

Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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88 Bewertungen

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  • 4 stars

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  • 2 stars

    4,49 %

  • 1 star

    4,49 %

MG
5

Geprüft am 13. Aug. 2021

TS
4

Geprüft am 25. Feb. 2022

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Häufig gestellte Fragen