Statystyka obliczeniowa i wnioskowanie bayesowskie dla nauki o danych

Nowoczesna nauka o danych wymaga czegoś więcej niż tylko uruchamiania gotowych algorytmów uczenia maszynowego; wymaga głębokiego, obliczeniowego zrozumienia podstawowych statystyk.Ten kurs tekstowy wypełnia lukę między statystykami teoretycznymi a praktycznym kodem, pokazując, jak symulować, analizować i modelować złożone dane. Przejdziesz od polegania na bibliotekach czarnych skrzynek do pisania niestandardowych symulacji statystycznych i wykonywania praktycznych wniosków Bayesa, aby podejmować decyzje oparte na danych z pewnością. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia statystyczne, rozkłady prawdopodobieństwa i obliczeniowe metody próbkowania. - Wdrażaj symulacje Monte Carlo, aby oszacować prawdopodobieństwa i niepewność modelu. - Zastosuj techniki wnioskowania bayesowskiego, aby zaktualizować przekonania i oszacować parametry za pomocą nowoczesnych bibliotek Pythona. - Analizuj diagnostykę modelu i oceniaj konwergencję za pomocą bieżących przepływów pracy statystycznej. - Skaluj obliczenia statystyczne, aby efektywnie obsługiwać większe zbiory danych. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji statystycznych i podstaw prawdopodobieństwa, a następnie przeprowadzi Cię przez praktyczne techniki symulacji i przepływy pracy modelowania bayesowskiego. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców, analityków i programistów, którzy chcą zbudować silną podstawę statystyczną.Nie jest wymagane wcześniejsze zaawansowane tło statystyczne, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona. Zacznij opanowywać statystykę obliczeniową i już dziś wprowadź rygorystyczną głębię analityczną do swoich projektów z zakresu nauki o danych.