Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
El análisis de datos bayesiano es un método de inferencia estadística cada vez más popular, que permite determinar probabilidades condicionales sin depender de constantes fijas como los niveles de confianza o los p-values. En este curso, aprenderás cómo funciona el análisis bayesiano, en qué se diferencia del enfoque clásico y por qué es una parte imprescindible de tu caja de herramientas de data science. Trabajarás con pruebas A/B, análisis de decisiones y modelos de regresión lineal desde un enfoque bayesiano mientras analizas datos reales de publicidad, ventas y alquiler de bicicletas. Por último, pondrás en práctica la librería PyMC3, que te facilitará diseñar, ajustar e interpretar modelos bayesianos.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
El enfoque bayesiano
Da tus primeros pasos en el mundo bayesiano. En este capítulo, conocerás los conceptos básicos de probabilidad y distribuciones estadísticas, así como el famoso Teorema de Bayes, la piedra angular de los métodos bayesianos. Para terminar, construirás tu primer modelo bayesiano para sacar conclusiones a partir de lanzamientos aleatorios de una moneda.
- ¿Quién es Bayes? ¿Qué es Bayes?50 XP
- Bayesianos vs. Frecuentistas100 XP
- Distribuciones de probabilidad100 XP
- Probabilidad y el teorema de Bayes50 XP
- Juguemos a las cartas100 XP
- Filtro de spam bayesiano100 XP
- ¿Qué dice la prueba?50 XP
- Probando a Bayes50 XP
- Lanzar una moneda100 XP
- Cuantas más veces lances, más aprendes100 XP
- Oye, ¿es justa esta moneda?100 XP
2
Estimación bayesiana
Es hora de mirar bajo el capó bayesiano. Aprenderás a aplicar el Teorema de Bayes a datos sobre la efectividad de un fármaco para estimar los parámetros de distribuciones de probabilidad mediante la técnica de aproximación por rejilla y a actualizar estas estimaciones a medida que llega nueva información. Después, verás cómo incorporar conocimiento previo en el modelo y, para finalizar, practicarás la importante habilidad de comunicar resultados a un público no técnico.
3
Inferencia bayesiana
Aplica tus nuevas habilidades de análisis de datos bayesiano para resolver retos empresariales reales. Trabajarás con datos de marketing de ventas online para realizar pruebas A/B, análisis de decisiones y predicción con modelos de regresión lineal.
4
Regresión lineal bayesiana con PyMC3
En este capítulo final, aprovecharás la potente librería PyMC3 para ajustar fácilmente modelos de regresión bayesianos, comprobar la convergencia del modelo, elegir entre modelos alternativos y generar predicciones para nuevos datos. Para cerrar, aplicarás lo aprendido para encontrar el precio óptimo de los aguacates en un caso práctico de análisis bayesiano. ¡Suerte!
Análisis de datos bayesiano en Python
Curso
completado
