Çevrimiçi kurs – Google Bayes istatistiklerinde sertifikalı profesyonel uzmanlık

Modelleme ve tahminler için Bayes istatistikleri. Temel bilgileri öğrenin ve veri analizi becerilerinizi geliştirin.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Çevrimiçi kurs - Google Bayes istatistiklerinde sertifikalı profesyonel uzmanlık

Professional Certificate

Orta seviye

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • İstatistik becerisini geliştirmek
  • Bayes istatistiklerinin anlaşılması
  • Bayes çıkarımı
  • R’de programlama
  • veri analizi
  • Konogatif modelleri kullanma
  • MCMC tekniklerinin uygulanması
  • Karışım modelleriyle çalışma
  • Zaman serisi analizi
  • Bayes yaklaşımının verilere uygulanması
  • Karmaşık veri analizi
  • Yöntemler ve sonuçlar hakkında rapor yazmak

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Veri analisti
  • veri bilimcisi
  • istatistikçi
  • R programcısı
  • İstatistik alanında araştırmacı
  • Bayes istatistiklerinde uzman
  • Zaman serisi analizörü
  • Konogatif modeller geliştirir
  • MCMC uzmanı
  • Karmaşık veri analizörü

Uzmanlık – 5 bölümlük kurs serisi

Uzmanlık alanı istatistik, Bayes istatistikleri, Bayes çıkarımı, R’de programlama ve daha fazlası konularında becerilerini geliştirmek isteyen tüm öğrencilere yöneliktir.

Kurslar

  • Koncepcija’dan verileri analiz etmeye
  • teknikler ve modeller
  • karışım modelleri
  • Zaman serisi analizi

Kursların bir parçası olarak Bayesian yöntemlerini öğrenebilirsiniz:

  • konogatif modeller
  • MCMC
  • karışım modelleri
  • Doğrusal dinamik

Pratik bir öğrenme projesi

Uzmanlık, öğrenciyi olasılık fikrinden başlayarak daha karmaşık kavramlara kadar Bayesci istatistik yaklaşımı konusunda eğitir.

Bayes yaklaşımının felsefesini ve bunun yaygın veri türlerine nasıl uygulanacağını öğrenecek ve ardından zaman serisi verilerinin analizine derinlemesine dalacaksınız.

Kurslar birleştirilir:

  • Ders videoları
  • bilgisayar demoları
  • soğuk okumalar
  • egzersizler
  • Tartışma panoları

Bitirme projesi, öğrencinin Bayes istatistiklerinde geniş yelpazedeki beceri ve bilgilerini sergilemesi ve öğrendiklerini gerçek dünya verilerine uygulaması için bir fırsattır.

Bayes istatistiklerindeki temel kavramları gözden geçirecek, R kullanarak veri analizini öğrenip uygulayacak, gerçek bir veri seti üzerinde karmaşık veri analizi gerçekleştirecek ve yöntemleriniz ve sonuçlarınız hakkında bir rapor oluşturacaksınız.

Details of the courses that make up the specialization

Bayes istatistikleri: kavramdan veri analizine

Kurs 1
11 saat
4,6 (3.156 derecelendirme)

ne öğreneceksin

  • Bayesci yaklaşımı istatistikte tanımlar ve uygular.
  • Bayesci yaklaşımlar ile frekansçı yaklaşımlar arasındaki temel farkları açıklayın.
  • R bilgi işlem ortamının temellerine hakim olmak.

kazanacağınız beceriler

  • tahmin
  • Bayes istatistikleri
  • zaman serisi
  • Dinamik doğrusal modeller
  • R’de programlama

Bayes İstatistikleri: Teknikler ve Modeller

Kurs 2
29 saat
4,8 (481 değerlendirme)

ne öğreneceksin

  • Veri analizinin sonuçlarını etkili bir şekilde iletin.
  • Bilimsel sonuçlar çıkarmak için istatistiksel modellerin sonuçlarını kullanır.
  • Hiyerarşik modelleri kullanarak bağlantılı gözlemleri hesaba katacak şekilde temel istatistiksel modelleri genişletin.

kazanacağınız beceriler

  • Alçı numunesi
  • Bayes istatistikleri
  • Bayes çıkarımı
  • R’de programlama

Bayes istatistikleri: karma modeller

Kurs 3
21 saat
4,5 (52 derecelendirme)

ne öğreneceksin

  • Karma model uydurma algoritmasının ardındaki temel ilkeleri açıklayın.
  • Karma bir dağılımın beklentisini ve varyansını hesaplayın.
  • Sınıflandırma ve kümeleme sorunlarını çözmek ve yoğunluk tahminleri sağlamak için karma modelleri kullanın.

kazanacağınız beceriler

  • karışık modeller
  • Bayes istatistikleri
  • Bayes çıkarımı
  • R’de programlama

Bayes İstatistikleri: Zaman Serisi Analizi

Kurs 4
22 saat
4,3 (14 derecelendirme)

ne öğreneceksin

  • Zamansal bağımlılığı açıklayan modeller oluşturun.
  • Zaman serisi analizi ve tahmini için R’yi kullanın.
  • Durağan zaman serisi süreçlerini açıklar.

kazanacağınız beceriler

  • istatistikler
  • Bayes istatistikleri
  • Bayes çıkarımı
  • R’de programlama

Bayes istatistikleri: final projesi

Kurs 5
11 saat

ne öğreneceksin

  • Bayes istatistiklerinde geniş bir beceri ve bilgi yelpazesi gösterin.
  • Bayes istatistiklerindeki temel kavramları açıklar.
  • Öğrendiklerinizi gerçek dünya verilerine uygulayın.

kazanacağınız beceriler

  • Markov modeli
  • Bayes istatistikleri
  • Karışık model
  • R’de programlama

İlgili ürünler