Cette Specializations s'adresse à tous les apprenants cherchant à développer des compétences en statistiques, en statistiques bayésiennes, en inférence bayésienne, en programmation R, et bien plus encore. A travers quatre cours complets (Du concept à l'analyse des données ; Techniques et modèles ; Modèles de mélange ; Analyse des séries temporelles) et un projet final, vous couvrirez les méthodes bayésiennes - telles que les modèles conjugués, le MCMC, les modèles de mélange et la modélisation linéaire dynamique - qui vous fourniront les compétences nécessaires pour effectuer des analyses, faire des prévisions et créer des modèles statistiques en utilisant des données du monde réel.
Spécialisation Statistiques bayésiennes
Enseignant principal
Spécialisation Statistiques bayésiennes
Statistiques bayésiennes pour la modélisation et la prédiction. Apprenez les bases et mettez en pratique vos compétences en matière d'analyse de données.
Instructeurs : Matthew Heiner
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
(386 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez
Inférence bayésienne
Prévision des séries temporelles
Modélisation hiérarchique
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
- Analyse des séries temporelles et prévisions
- Analyse des Données
- Statistiques bayésiennes
- Présentation des données
- Analyse avancée
- Science des données
- Statistiques
- Méthodes statistiques
- Modélisation mathématique
- Probabilité
- Prévisions
- Communication technique
- Inférence statistique
- Modèle de Markov
- Modélisation statistique
- Analyse statistique
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Enseigné en Anglais
62 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de University of California, Santa Cruz
Spécialisation - série de 5 cours
Ce que vous apprendrez
Décrire et appliquer l'approche bayésienne des statistiques.
Expliquez les principales différences entre les approches bayésienne et fréquentiste.
Maîtriser les bases de l'environnement informatique R.
Compétences que vous acquerrez
Statistiques bayésiennes, Distribution de probabilité, Probabilité, Inférence statistique, Analyse de régression, Analyse des Données, Modélisation statistique, La programmation en R, Statistiques, Microsoft Excel et Analyse statistique
Ce que vous apprendrez
Communiquer efficacement les résultats de l'analyse des données.
Utiliser les résultats de la modélisation statistique pour tirer des conclusions scientifiques.
Étendre les modèles statistiques de base pour tenir compte des observations corrélées à l'aide de modèles hiérarchiques.
Compétences que vous acquerrez
Statistiques bayésiennes, Modélisation statistique, La programmation en R, Distribution de probabilité, Analyse de régression, Modèle de Markov, Inférence statistique, Analyse des Données, Simulations, Probabilité et Analyse statistique
Ce que vous apprendrez
Expliquez les principes de base de l'algorithme d'ajustement d'un modèle de mélange.
Calculez l'espérance et la variance d'une distribution de mélange.
Utiliser des modèles de mélange pour résoudre des problèmes de classification et de regroupement, et pour fournir des estimations de densité.
Compétences que vous acquerrez
Statistiques bayésiennes, Probabilités et statistiques, Modélisation statistique, Apprentissage non supervisé, La programmation en R, Méthodes statistiques, Logiciel statistique, Modélisation mathématique, Algorithmes d'apprentissage automatique et Modèle de Markov
Ce que vous apprendrez
Construire des modèles qui décrivent les dépendances temporelles.
Utilisez R pour l'analyse et la prévision des séries temporelles.
Expliquez les processus de séries temporelles stationnaires.
Compétences que vous acquerrez
Analyse des séries temporelles et prévisions, Statistiques bayésiennes, Prévisions, Modélisation mathématique, La programmation en R, R (logiciel), Inférence statistique, Modélisation statistique, Analyse des Données, Analyse avancée, Distribution de probabilité et Analyse statistique
Ce que vous apprendrez
Démontrer un large éventail de compétences et de connaissances en matière de statistiques bayésiennes.
Expliquer les concepts essentiels de la statistique bayésienne.
Appliquez ce que vous savez à des données réelles.
Compétences que vous acquerrez
Statistiques bayésiennes, Modélisation statistique, Méthodes statistiques, Échantillonnage (statistiques), Modèle de Markov, Modélisation prédictive, Analyse des séries temporelles et prévisions, Communication technique, Présentation des données, Distribution de probabilité, La programmation en R, Analyse statistique et Analyse des Données
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeurs
Enseignant de premier plan
University of California, Santa Cruz
1 Cours57 621 apprenants
Offert par
Comparer avec des produits similaires
| Évaluation | ||||
|---|---|---|---|---|
| Niveau | ||||
| Compétences | ||||
| Outils | ||||
| Dernière mise à jour | ||||
| Nombre d'exercices pratiques | ||||
| Éligibilité au diplôme | ||||
| Partie de Coursera Plus |
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