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Introduction aux statistiques bayésiennes

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Introduction aux statistiques bayésiennes

Dr. Srijith Rajamohan

Instructeur : Dr. Srijith Rajamohan

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Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.2

(76 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

12 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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

Détails à connaître

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Évaluations

17 devoirs

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Introduction aux statistiques informatiques pour les scientifiques des données
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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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.

Inclus

4 vidéos1 lecture

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.

Inclus

17 vidéos7 lectures12 devoirs

Ce module est une introduction aux distributions courantes ainsi qu'au code Python permettant de générer, de tracer et d'interagir avec ces distributions. Vous apprendrez également à effectuer une estimation du maximum de vraisemblance (MLE) pour diverses distributions et une estimation de la densité du noyau (KDE) pour les distributions non paramétriques.

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12 vidéos2 lectures2 devoirs

Ce module vous présente différents algorithmes d'échantillonnage pour générer des distributions. Vous serez également initié au code Python qui effectue l'échantillonnage.

Inclus

6 vidéos2 lectures3 devoirs

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.0 (33 évaluations)
Dr. Srijith Rajamohan
Databricks
3 Cours7 016 apprenants

Offert par

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Avis des étudiants

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MG
5

Révisé le 13 août 2021

TS
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Révisé le 25 févr. 2022

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