Spezialisierung für Einführung in die Computergestützte Statistik für Datenwissenschaftler
Praktische Bayes'sche Inferenz. Ein konzeptionelles Verständnis der Techniken und Werkzeuge, die zur Durchführung skalierbarer Bayes'scher Inferenz in der Praxis mit PyMC3 verwendet werden.
Dozent: Dr. Srijith Rajamohan
Bei 
enthalten
(51 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Die Grundlagen der Bayes'schen Modellierung und Inferenz.
Ein konzeptionelles Verständnis der Techniken, mit denen Bayes'sche Schlussfolgerungen in der Praxis durchgeführt werden.
Lernen Sie, wie Sie PyMC3 verwenden, um reale Probleme zu lösen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Statistisches Programmieren
- Statistik
- Statistische Modellierung
- Statistische Analyse
- Wahrscheinlichkeit
- Markov-Modell
- Datenverarbeitung
- Simulationen
- Statistische Inferenz
- Statistische Visualisierung
- Wahrscheinlichkeitsverteilung
- Prädiktive Modellierung
- Bayessche Statistik
- Regressionsanalyse
- Stichproben (Statistik)
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Wichtige Details
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
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- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Vergleich mit ähnlichen Produkten
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Häufig gestellte Fragen
Diese Spezialisierung sollte etwa 3 Monate dauern
Einige Erfahrung mit Data Science unter Verwendung des PyData Stack von NumPy, Pandas, Scikit-learn
Die Kurse sollten idealerweise in der folgenden Reihenfolge belegt werden
Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Verteilungen
bayessche Inferenz mit MCMC
IEinführung in PyMC3 mit Anwendungen
Weitere Fragen
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