Çevrimiçi kurs – Google veri bilimcileri, Databricks için istatistiklerin hesaplamalı vizyonu konusunda sertifikalı profesyonel uzmanlık

PyMC3 ile geniş ölçekte Bayes çıkarımı üretmeye yönelik yöntem ve araçların pratik olarak anlaşılması.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Çevrimiçi kurs - Google veri bilimcileri, Databricks için istatistiklerin hesaplamalı vizyonu konusunda sertifikalı profesyonel uzmanlık

Professional Certificate

başlangıç

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Hessian istatistiklerinin ve olasılığın temelleri
  • Hayas çıkarımını ve nasıl çalıştığını anlamak
  • Python’da Hessian çıkarımı gerçekleştirmek için gerekli bilgi: NumPy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Seaborn, Plot.ly
  • Heasian çıkarımını gerçekleştirmek için gelişmiş bir Python çerçevesi: PyMC3
  • Monte Carlo metodolojilerini kullanarak kesin hesaplamaların mümkün olmadığı durumlarda çıkarımlarda bulunmak
  • PyMC3’ü gerçek hayattaki problemlere uygulama
  • Python’da dağıtımların uygulanması ve bunların statik ve etkileşimli görselleştirilmesi
  • Python’da Monte Carlo örnekleme algoritmalarının uygulanması
  • Çeşitli Heasian modelleri için PyMC3 temellerini öğrenme
  • COVID-19 hastalığının dinamiklerini simüle etmek ve SIR modelinin parametrelerini gerçek verilerden çıkarmak için PyMC3’ü kullanma

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • veri bilimcisi
  • Veri analisti
  • Python programcısı
  • istatistikçi
  • İstatistik alanında araştırmacı
  • Hesaplamalı istatistik uzmanı
  • İstatistiksel modeller geliştirir
  • Tıbbi veri analisti
  • Örnekleme için algoritmalar geliştirin
  • Hesias modellerinde uzman

Staj – 3 bölümlük kurs serisi

Ders serisinin amacı öğrencilere veya yeni veri bilimcilere çıkarımlar yapılmasını sağlayacak hesaplamalı istatistiğin temellerini öğretmektir. Dersler istatistiğin ve olasılığın temellerini kapsamaz ve sık istatistik tekniklerini kapsamaz.

Kapsanan Konular:

  • Hesias istatistiklerinin ve olasılığın temelleri
  • Hayas çıkarımını ve nasıl çalıştığını anlamak
  • Python’da Heasian çıkarımı gerçekleştirmek için gereken minimum araç ve bilgi seti:
    • NumPy
    • Pandalar
    • Scipy
    • Matplotlib
    • Denizdoğumu
    • Konu.ly
  • Heasian çıkarımını gerçekleştirmek için gelişmiş bir Python çerçevesi: PyMC3

Kurs içeriği:

  • Hessian istatistiklerine giriş: olasılığın temelleri, Hessian modelleri ve çıkarım.
  • Monte Carlo metodolojilerine giriş: Kesin hesaplamaların mümkün olmadığı durumlarda çıkarım yapma dersleri.
  • Heasian modelleme ve çıkarım için PyMC3: PyMC3’ün gerçek hayattaki problemlere uygulanması.

Pratik öğrenme projesi:

  • Dağıtımların Python’da uygulanması ve Matplotlib veya Seaborn kullanılarak statik görselleştirilmesi ve Plot.ly kullanılarak etkileşimli olarak görselleştirilmesi.
  • Python’da Monte Carlo örnekleme algoritmalarının uygulanması.
  • Doğrusal regresyon, hiyerarşik regresyon, sınıflandırma, sağlam modeller ve model kalite değerlendirmesi dahil olmak üzere çeşitli Heasian modelleri için PyMC3 temellerini öğrenme.
  • COVID-19 hastalığının dinamiklerini simüle etmek ve SIR modelinin parametrelerini gerçek verilerden çıkarmak için PyMC3’ü kullanma.

Details of the courses that make up the specialization

Bayes İstatistiklerine Giriş

Kurs 1

süre: 12 saat

Değerlendirme: 4,0 (62 değerlendirme)

Kurs detayları:

  • Olasılığın temelleri, Bayes istatistikleri, modeller ve çıkarım.
  • Scikit-learn, SciPy ve Numpy ile hesaplamalı istatistikler için Python kullanımına ilişkin uygulamalı eğitim.

Kazanacağınız beceriler:

  • Scipy
  • istatistikler
  • Python programlama
  • Bayes çıkarımı
  • görüntüleme

MCMC ile Bayes çıkarımı

Kurs 2

Süre: 14 saat

Değerlendirme: 3,3 (20 değerlendirme)

Kurs detayları:

  • Markov zinciri Monte Carlo algoritmaları.
  • Yukarıdakilerin Python uygulaması.
  • Bayes modellerinin performansının değerlendirilmesi.

Kazanacağınız beceriler:

  • Bayesian
  • Scipy
  • Scikit-Öğren
  • MCMC

Bayes modellemesi ve çıkarımı için PyMC3’e giriş

Kurs 3

Süre: 11 saat

Değerlendirme: 3,9 (20 değerlendirme)

Kurs detayları:

  • Bayes modellemesi ve çıkarımı için PyMC3/ArViz çerçevesi.
  • PyMC3’ü kullanarak gerçek dünya modelleri oluşturma ve modellerinizin kalitesini değerlendirme.

Kazanacağınız beceriler:

  • PyMC3
  • Scipy
  • Monte Carlo yöntemi
  • Python programlama
  • Bayes çıkarımı

İlgili ürünler