Online cursus – gecertificeerde professionele specialisatie in Google Bayesiaanse statistieken

Bayesiaanse statistieken voor modellering en voorspellingen. Leer de basisprincipes en verbeter uw vaardigheden op het gebied van data-analyse.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

Gemiddeld niveau

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Vaardigheid in statistiek ontwikkelen
  • Inzicht in Bayesiaanse statistiek
  • Bayesiaanse gevolgtrekking
  • Programmeren in R
  • data-analyse
  • Conogatieve modellen gebruiken
  • Toepassing van MCMC-technieken
  • Werken met mengmodellen
  • Tijdreeksanalyse
  • Een Bayesiaanse benadering van data toepassen
  • Complexe data-analyse
  • Schrijven van een rapport over methoden en resultaten

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Data-analist
  • data wetenschapper
  • statisticus
  • R-programmeur
  • Onderzoeker op het gebied van statistiek
  • Expert in Bayesiaanse statistiek
  • Tijdreeksanalysator
  • Ontwikkelt conogatieve modellen
  • MCMC-expert
  • Complexe data-analysator

Expertise – een 5-delige cursusreeks

De specialisatie is bedoeld voor alle leerlingen die vaardigheden willen ontwikkelen op het gebied van statistiek, Bayesiaanse statistiek, Bayesiaanse inferentie, programmeren in R en meer.

Cursussen

  • Van conceptie tot het analyseren van gegevens
  • technieken en modellen
  • mengsel modellen
  • Tijdreeksanalyse

Als onderdeel van de cursussen kun je Bayesiaanse methoden leren, zoals:

  • conogatieve modellen
  • MCMC
  • mengsel modellen
  • Lineaire dynamiek

Een praktisch leerproject

De expertise traint de leerling in de Bayesiaanse benadering van statistiek, beginnend met het idee van waarschijnlijkheid en eindigend met de meer complexe concepten.

Je leert over de filosofie van de Bayesiaanse benadering en hoe je deze kunt toepassen op veelvoorkomende soorten gegevens, en duikt vervolgens diep in het analyseren van tijdreeksgegevens.

De cursussen combineren:

  • Lezing video’s
  • computerdemo’s
  • Koude metingen
  • oefeningen
  • Discussieborden

Het capstone-project is een kans voor de leerling om een ​​breed scala aan vaardigheden en kennis op het gebied van Bayesiaanse statistiek te demonstreren en het geleerde toe te passen op gegevens uit de echte wereld.

Je beoordeelt essentiële concepten in de Bayesiaanse statistiek, leert en oefent data-analyse met behulp van R, voert complexe data-analyse uit op een echte dataset en stelt een rapport samen over je methoden en resultaten.

Details of the courses that make up the specialization

Bayesiaanse statistiek: van concept tot data-analyse

Cursus 1
11 uur
4,6 (3.156 beoordelingen)

wat ga je leren

  • de Bayesiaanse benadering van statistiek beschrijven en toepassen.
  • Leg de belangrijkste verschillen uit tussen Bayesiaanse benaderingen en frequentistische benaderingen.
  • De basisprincipes van de R-computeromgeving beheersen.

vaardigheden die je gaat verwerven

  • voorspelling
  • Bayesiaanse statistieken
  • tijdreeksen
  • Dynamische lineaire modellen
  • Programmeren in R

Bayesiaanse statistiek: technieken en modellen

Cursus 2
29 uur
4,8 (481 beoordelingen)

wat ga je leren

  • Communiceer effectief de resultaten van data-analyse.
  • de resultaten van statistische modellen gebruiken om wetenschappelijke conclusies te trekken.
  • Breid elementaire statistische modellen uit om rekening te houden met gekoppelde waarnemingen met behulp van hiërarchische modellen.

vaardigheden die je gaat verwerven

  • Gips monster
  • Bayesiaanse statistieken
  • Bayesiaanse gevolgtrekking
  • Programmeren in R

Bayesiaanse statistiek: gemengde modellen

Cursus 3
21 uur
4,5 (52 beoordelingen)

wat ga je leren

  • Leg de basisprincipes achter het algoritme voor het aanpassen van gemengde modellen uit.
  • Bereken de verwachting en variantie van een gemengde verdeling.
  • Gebruik gemengde modellen om classificatie- en clusterproblemen op te lossen en dichtheidsschattingen te geven.

vaardigheden die je gaat verwerven

  • gemengde modellen
  • Bayesiaanse statistieken
  • Bayesiaanse gevolgtrekking
  • Programmeren in R

Bayesiaanse statistiek: tijdreeksanalyse

Cursus 4
22 uur
4.3 (14 beoordelingen)

wat ga je leren

  • Bouw modellen die temporele afhankelijkheid beschrijven.
  • Gebruik R voor tijdreeksanalyse en prognoses.
  • Leg stationaire tijdreeksprocessen uit.

vaardigheden die je gaat verwerven

  • statistieken
  • Bayesiaanse statistieken
  • Bayesiaanse gevolgtrekking
  • Programmeren in R

Bayesiaanse statistiek: afstudeerproject

Cursus 5
11 uur

wat ga je leren

  • Demonstreer een breed scala aan vaardigheden en kennis in Bayesiaanse statistiek.
  • Essentiële concepten uit de Bayesiaanse statistiek uitleggen.
  • Pas wat u hebt geleerd toe op gegevens uit de echte wereld.

vaardigheden die je gaat verwerven

  • Markov-model
  • Bayesiaanse statistieken
  • Gemengd model
  • Programmeren in R