Illinois Tech
Bayesian Computational Statistics

Schenken Sie Ihrer Karriere Coursera Plus mit einem Rabatt von $160 , der jährlich abgerechnet wird. Sparen Sie heute.

Diese kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

Wir übersetzen es in weitere Sprachen.
Illinois Tech

Bayesian Computational Statistics

Bei Coursera Plus enthalten

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

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 88 Stunden
3 Wochen bei 29 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 88 Stunden
3 Wochen bei 29 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Bayesian
  • Kategorie: Bayesian Statistics
  • Kategorie: Bayesian Probability
  • Kategorie: Markov Chain Monte Carlo
  • Kategorie: Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
  • Kategorie: Bayesian Inference
  • Kategorie: Bayesian Modeling

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Kürzlich aktualisiert!

August 2024

Bewertungen

32 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Platzhalter
Platzhalter

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.

Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Platzhalter

In diesem Kurs gibt es 9 Module

Welcome to MATH 574 Bayesian Computational Statistics! This module covers the ideas of Bayesian inference. It focuses on a framework for Bayesian inference and discusses the general approach to computation.

Das ist alles enthalten

11 Videos5 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor

This module equips students with a solid foundation in Bayesian inference for single parameter models, emphasizing both theoretical understanding and practical application.

Das ist alles enthalten

17 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

This module provides an overview of Bayesian inference for multiparameter models, focusing on handling normal data, employing conjugate priors, and applying multivariate normal models to practical scenarios.

Das ist alles enthalten

13 Videos5 Lektüren4 Aufgaben3 Unbewertete Labore

This module provides an understanding of large-sample inference and frequency properties in Bayesian analysis, focusing on normal approximations, large-sample theory, and the evaluation of Bayesian methods from a frequentist perspective.

Das ist alles enthalten

14 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

This module provides an overview of hierarchical models within Bayesian inference, focusing on constructing priors, understanding exchangeability, performing analysis, and ensuring model validity and improvement.

Das ist alles enthalten

9 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

This module provides a comprehensive understanding of Bayesian computation techniques, emphasizing numerical integration, simulation methods, and advanced Markov chain algorithms. Students will gain practical skills in implementing these methods and debugging computational issues.

Das ist alles enthalten

12 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

This module consists of an overview of regression models in Bayesian inference, focusing on foundational principles, hierarchical linear models, and generalized linear models, with practical applications and advanced techniques.

Das ist alles enthalten

19 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

This module covers advanced topics in Bayesian inference, focusing on the setup, interpretation, and application of mixture models, as well as addressing computational challenges and integrating mixture models with multivariate data analysis.

Das ist alles enthalten

9 Videos3 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

This module contains the summative course assessment that has been designed to evaluate your understanding of the course material and assess your ability to apply the knowledge you have acquired throughout the course.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe

Dozent

Shahrzad Jamshidi
Illinois Tech
2 Kurse1.006 Lernende

von

Illinois Tech

Empfohlen, wenn Sie sich für Probability and Statistics 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.“
Jennifer J.
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.“
Platzhalter

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

Unbegrenzter Zugang zu über 7.000 erstklassigen Kursen, praktischen Projekten und Zertifikatsprogrammen, die Sie auf den Beruf vorbereiten – alles in Ihrem Abonnement enthalten

Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.

Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online

Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.

Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.

Häufig gestellte Fragen