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
5 031 déjà inscrits
Inclus avec 
(72 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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Instructeur
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University of Illinois Urbana-Champaign
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Avis des étudiants
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