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Description du cours
L'analyse bayésienne des données est une approche de la modélisation statistique et du Machine Learning de plus en plus populaire. Elle offre un cadre unifié pour construire des modèles adaptés à un problème donné, utilisables à la fois pour l'inférence statistique et pour la prédiction. Ce cours vous initiera à l'analyse bayésienne des données : ce que c'est, comment elle fonctionne et pourquoi il est utile de l'ajouter à votre boîte à outils de data science.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Qu'est-ce que l'analyse bayésienne des données ?
Ce chapitre vous fera découvrir l'analyse bayésienne des données et vous donnera un aperçu concret de son fonctionnement.
- Un premier aperçu de Bayes50 XP
- Inconnues et glaces50 XP
- Essayons l'analyse de données bayésienne50 XP
- Lancers de pièce avec prop_model100 XP
- Drogues anti-zombies avec prop_model100 XP
- Échantillons et résumés a posteriori50 XP
- Examiner des échantillons issus de prop_model100 XP
- Résumer l'expérience sur le médicament anti-zombie100 XP
- Vous avez réalisé une analyse de données bayésienne !50 XP
2
Comment fonctionne l'inférence bayésienne ?
Dans ce chapitre, nous examinerons en détail les fondements de l'inférence bayésienne.
3
Pourquoi utiliser l'analyse bayésienne des données ?
Ce chapitre vous présentera quatre raisons pour lesquelles l'analyse bayésienne des données est un outil précieux à avoir dans votre boîte à outils de data science.
4
Inférence bayésienne avec le théorème de Bayes
Découvrez le théorème de Bayes et apprenez à l'utiliser pour l'inférence statistique.
5
Plus de paramètres, plus de données et plus de Bayes
Découvrez comment utiliser la loi Normale pour analyser des données continues et essayez un outil pour l'analyse bayésienne pratique en R.
R
Fondamentaux de l'analyse bayésienne des données en R
Cours
terminé
