L'objectif de ce cours est d'introduire les statistiques computationnelles aux aspirants ou nouveaux scientifiques des données. Les participants commenceront par apprendre les bases de la probabilité, de la modélisation bayésienne et de l'inférence. Ce cours sera le premier d'une spécialisation de trois cours .Python et Jupyter notebooks seront utilisés tout au long de ce cours pour illustrer et effectuer la modélisation bayésienne. Le site web du cours se trouve à l'adresse https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/index.html. Les notebooks du cours peuvent être téléchargés depuis ce site web en suivant les instructions de la page https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/getting_started.html. Les instructeurs de ce cours seront le Dr Srijith Rajamohan et le Dr Robert Settlage.
Introduction aux statistiques bayésiennes
Ce cours fait partie de Spécialisation Introduction aux statistiques informatiques pour les scientifiques des données
Instructeur : Dr. Srijith Rajamohan
5 426 déjà inscrits
Inclus avec 
(89 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Les bases de la probabilité, les statistiques bayésiennes, la modélisation et l'inférence.
Vous recevrez également une introduction pratique à l'utilisation de Python pour les statistiques computationnelles en utilisant Scikit-learn, SciPy et Numpy.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Scipy
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Inférence bayésienne
- Catégorie : visualisation
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Il y a 4 modules dans ce cours
Introduction à l'environnement de calcul pour la Specializations. Les utilisateurs seront initiés à l'écosystème Databricks pour la science des données. Les utilisateurs peuvent également déployer les notebooks sur Binder pour un accès sans installation.
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Dans ce module, vous apprendrez les fondements des probabilités et des statistiques. L'accent est mis sur la familiarisation avec les termes et les concepts.
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Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Probabilités et Statistiques
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Avis des étudiants
89 avis
- 5 stars
61,79 %
- 4 stars
13,48 %
- 3 stars
15,73 %
- 2 stars
4,49 %
- 1 star
4,49 %
Affichage de 3 sur 89
Révisé le 13 août 2021
This course would be a bit hard for "complete" beginners, but would be enough for people who wish to refresh knowledge about Bayesian inference and stuff. The notes and codes are very good!!
Révisé le 25 févr. 2022
Content/notes wise this course is great, But teaching style needs to be improved. Rather than reading the notes instructor should teach by giving examples and driving some of the results.
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