在线课程 – 面向 Databricks 的 Google 数据科学家统计计算视觉专业认证

实际了解使用 PyMC3 大规模生成贝叶斯推理的方法和工具。

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No prior knowledge required

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7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Hiasian Statistics 和 Probability 的基础
  • 了解 Hiasian 推理及其工作原理
  • 在 Python 中执行 Yasian 推理所需的知识:NumPy、Pandas、Scipy、Matplotlib、Seaborn Plot.ly
  • 用于执行 Cyanian 推理的高级 Python 框架:PyMC3
  • 当无法使用 Monte Carlo 方法进行精确计算时执行推理
  • 将 PyMC3 应用于现实生活中的问题
  • 在 Python 中实现分布及其静态和交互式可视化
  • 在 Python 中将算法应用于 Monte Carlo 采样
  • 了解适用于不同亚洲模型的 PyMC3 基础知识
  • 使用 PyMC3 模拟 COVID-19 疾病动力学并从真实数据推断 SIR 模型参数

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 数据科学家
  • 数据分析师
  • Python 程序员
  • 统计员
  • 统计领域的研究员
  • 计算统计专家
  • 开发统计模型
  • 医疗数据分析器
  • 关键采样算法
  • 亚洲模特专家

专业化 – 由 3 部分组成的课程系列

该系列课程的目的是教授计算统计的基础知识,以便使新学生或数据科学家能够进行推理。这些课程不包括统计和概率的基础知识,也不涵盖频率统计技术。

主题:

  • Hiasian Statistics 和 Probability 的基础
  • 了解 Hiasian 推理及其工作原理
  • 在 Python 中执行 Yasian 推理所需的最少工具和知识集:
    • NumPy
    • 熊猫
    • 科学
    • 马特普洛特库
    • 海生
    • Plot.ly
  • 用于执行 Cyanian 推理的高级 Python 框架:PyMC3

课程内容:

  • 希氏统计导论: 概率基础、希氏模型和推理。
  • 蒙特卡洛方法论简介: 关于在无法进行精确计算时进行推理的讲座。
  • 用于亚洲建模和推理的 PyMC3: 将 PyMC3 应用于现实生活中的问题。

实践学习项目:

  • 在 Python 中实现分布,并使用 Matplotlib 或 Seaborn 静态可视化它们,并使用 Plot.ly 交互式地可视化它们。
  • 在 Python 中应用算法对 Monte Carlo 进行采样。
  • 了解各种亚洲模型的 PyMC3 基础知识,包括线性回归、分层回归、分类、稳健模型和模型质量评估。
  • 使用 PyMC3 模拟 COVID-19 疾病的动力学,并从真实数据中推断 SIR 模型参数。

Details of the courses that make up the specialization

贝叶斯统计简介

课程 1

时间: 12 小时

评分: 4.0 (62 ratings)

课程详情:

  • 赔率基础、贝叶斯统计、模型和推理。
  • 使用 Python 通过 Scikit-learn、SciPy 和 Numpy 进行计算统计的实践培训。

您将获得的技能:

  • 科学
  • 统计学
  • Python 编程
  • 贝叶斯加热
  • 成像

使用 MCMC 的贝叶斯加热

课程 2

时间: 14 小时

评分: 3.3 (20 ratings)

课程详情:

  • 马尔可夫蒙特卡洛链的算法。
  • 在 Python 中实现 Top。
  • 贝叶斯模型的性能评估。

您将获得的技能:

  • 贝斯语
  • 科学
  • Scikit-学习
  • MCMC 公司

用于贝叶斯建模和推理的 PyMC3 简介

课程 3

时间: 11 小时

评分: 3.9 (20 ratings)

课程详情:

  • 用于贝叶斯建模和推理的 PyMC3/ArViz 框架。
  • 使用 PyMC3 构建真实世界的模型并评估模型的质量。

您将获得的技能:

  • PyMC3
  • 科学
  • 蒙特卡洛法
  • Python 编程
  • 贝叶斯加热