Bilgi Bilimi için Hesaplamalı İstatistik ve Bayes Varsayımı

Modern veri bilimi, sadece önceden paketlenmiş makine öğrenimi algoritmalarını çalıştırmaktan daha fazlasını gerektirir; altta yatan istatistiklerin derin, hesaplamalı bir anlayışını gerektiriyor.Bu metin tabanlı kurs, teorik istatistikler ve pratik kod arasındaki boşluğu doldurarak, karmaşık verileri nasıl simule, analiz ve modelleyeceğinizi gösterir. Kara kutu kütüphanelerine güvenmekten, özel istatistiksel simülasyonlar yazmaya ve veri odaklı kararları güvenle almak için pratik Bayes çıkarımı yapmaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temel istatistiksel kavramları, olasılık dağılımlarını ve hesaplama örnekleme yöntemlerini anlamak. - Olasılıkları tahmin etmek ve belirsizliği modellemek için Monte Carlo simülasyonlarını uygulayın. - Modern Python kütüphanelerini kullanarak inançları güncellemek ve parametreleri tahmin etmek için Bayes çıkarım tekniklerini uygulayın. - Model teşhislerini analiz edin ve mevcut istatistiksel iş akışlarını kullanarak yakınsaklığı değerlendirin. - İstatistiksel hesaplamaları daha büyük veri kümelerini verimli bir şekilde yönetmek için ölçeklendirin. Kurs, temel istatistiksel tanımlamalar ve olasılık temelleri ile başlar ve ardından size pratik simülasyon teknikleri ve Bayes modelleme çalışma akışları yoluyla rehberlik eder. Basit örnekleme egzersizlerinden güçlü, tekrarlanabilir istatistik analizleri yazmaya ilerlersiniz. Bu ders, güçlü bir istatistiksel temel oluşturmak isteyen yeni başlayan veri bilimcileri, analistler ve programcılar için tasarlanmıştır. Önceden ileri istatistikler bilgisi gerekmez, ancak temel Python bilgisi faydalıdır. Hesaplamalı istatistikleri iyice öğrenmeye başlayın ve veri bilimi projelerinize bugünden itibaren katı analitik derinlik getirin.