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कोर्स विवरण
SciPy और NumPy के साथ परिणामों का अनुकरण करें
यह व्यावहारिक पाठ्यक्रम Monte Carlo simulations और उनके उपयोग के मामलों का परिचय देता है। मोंटे कार्लो सिमुलेशन का उपयोग अनिश्चित घटनाओं के लिए संभावित परिणामों की एक सीमा का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, और SciPy तथा NumPy जैसी Python लाइब्रेरीज़ आपकी अपनी सिमुलेशन बनाना तेज़ और आसान बना देती हैं!नए कौशलों को एक सिद्धांत-आधारित सिमुलेशन में लागू करें
जैसे-जैसे आप सिमुलेशन बनाने के प्रत्येक चरण को सीखेंगे, आप इन कौशलों को एक सिद्धांत-आधारित Monte Carlo सिमुलेशन को diabetes रोगी परिणामों के एक डेटासेट पर लागू करके उपयोग करेंगे, और अपने सिमुलेशन के परिणामों का उपयोग यह समझने के लिए करेंगे कि विभिन्न चर diabetes की प्रगति को कैसे प्रभावित करते हैं।जानें कि अपनी सिमुलेशनों का आकलन और सुधार कैसे करें
आप प्रायिकता वितरणों की समीक्षा करेंगे और समझेंगे कि अपनी सिमुलेशन में उपयोग के लिए उपयुक्त वितरण कैसे चुनें, तथा आप इनपुट सहसंबंध और मॉडल संवेदनशीलता विश्लेषण के महत्व को जानेंगे। अंततः, आप लोकप्रिय Seaborn विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी का उपयोग करके अपने सिमुलेशन निष्कर्षों को संप्रेषित करना सीखेंगे।पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
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Monte Carlo Simulations का परिचय
Monte Carlo simulations क्या हैं और वे कब उपयोगी होते हैं? इन बुनियादी सवालों को कवर करने के बाद, आप सरल सिमुलेशन चलाना सीखेंगे, जैसे pi का मान अनुमानित करना। आप resampling के बारे में भी जानेंगे, जो Monte Carlo Simulation का एक विशेष प्रकार है।
- Monte Carlo simulation क्या है?50 XP
- डिटरमिनिस्टिक सिमुलेशन100 XP
- Monte Carlo simulation की स्टोकेस्टिक प्रकृति100 XP
- लॉ ऑफ लार्ज नंबर्स100 XP
- Monte Carlo simulation का एक विशेष प्रकार: Resampling50 XP
- Sampling with replacement100 XP
- Resampling परिणामों का विज़ुअलाइज़ेशन100 XP
- Permutation प्रैक्टिस100 XP
- Monte Carlo simulations का प्रभावी उपयोग50 XP
- Monte Carlo simulations को समझना100 XP
- युग्मित पासा सिमुलेशन100 XP
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Monte Carlo की बुनियाद
अब जब आप अपने सरल सिमुलेशन चला सकते हैं, तो आप विभिन्न उद्योगों में Monte Carlo simulations के वास्तविक उपयोग खोजने के लिए तैयार हैं। फिर आप अच्छे सिमुलेशन के केंद्र में जाएँगे: सही probability distribution से sampling करना। आप discrete, continuous, और multivariate random variables के लिए probability distributions के बारे में सीखेंगे।
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सिद्धांत-आधारित Monte Carlo Simulation
जब आप अपनी चुनी हुई probability distribution के साथ सहज हो जाएँ, तो आप डायबिटीज़ मरीज़ों की विशेषताओं और आउटकम वाले डेटासेट का उपयोग करते हुए एक सिद्धांत-आधारित Monte Carlo simulation workflow अपनाने के लिए तैयार हैं। आप डेटा का अन्वेषण करेंगे, एक सिमुलेशन चलाएँगे, और अपने सिमुलेशन के परिणामों को संप्रेषित करने के लिए summary statistics जनरेट करेंगे।
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मॉडल जाँच और परिणामों की व्याख्या
जानें कि अपने Monte Carlo मॉडलों का मूल्यांकन कैसे करें और Seaborn में आसान-से-पढ़े जाने वाले विज़ुअलाइज़ेशन के जरिए परिणाम कैसे साझा करें। अंत में, sensitivity analysis का उपयोग करके समझें कि मॉडल इनपुट में बदलाव आपके परिणामों को कैसे प्रभावित करते हैं, और इसका अभ्यास बिक्री और महँगाई में बदलाव से व्यवसाय के मुनाफ़े पर पड़ने वाले असर का सिमुलेशन करके करें!
Python में Monte Carlo Simulations
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