Lewati ke konten utama

Kursus

Analisis Data Bayesian dengan Python

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 10/2022

Pelajari semua tentang keunggulan analisis data Bayesian, dan terapkan pada berbagai kasus nyata di dunia nyata!

Mulai Kursus Gratis

PythonProbability & Statistics

4 jam

14 videos

49 Latihan

4,000 XP

15,793

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Analisis data Bayesian adalah metode inferensi statistika yang semakin populer, digunakan untuk menentukan probabilitas bersyarat tanpa bergantung pada konstanta tetap seperti tingkat kepercayaan atau p-value. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara kerja analisis data Bayesian, perbedaannya dari pendekatan klasik, dan mengapa metode ini menjadi bagian penting dari perlengkapan data science Anda. Anda akan mempraktikkan A/B testing, analisis keputusan, dan pemodelan regresi linear menggunakan pendekatan Bayesian saat menganalisis data periklanan, penjualan, dan penyewaan sepeda dunia nyata. Terakhir, Anda akan langsung menggunakan pustaka PyMC3, yang memudahkan Anda merancang, menyesuaikan, dan menafsirkan model Bayesian.

Persyaratan

Introduction to Statistics in Python

1

Pendekatan Bayesian

Ambil langkah pertama Anda di dunia Bayesian. Pada bab ini, Anda akan diperkenalkan pada konsep dasar probabilitas dan sebaran statistik, serta Teorema Bayes yang terkenal, landasan metode Bayesian. Terakhir, Anda akan membangun model Bayesian pertama Anda untuk menarik kesimpulan dari pelemparan koin acak.

Siapa Bayes? Apa itu Bayes?

Bayesian vs. Frequentist

Sebaran probabilitas

Probabilitas dan Teorema Bayes

Ayo bermain kartu

Filter spam Bayesian

Apa kata hasil tes?

Mencicipi Bayes

Melempar koin

Semakin sering Anda melempar, semakin banyak Anda belajar

Hei, apakah koin ini adil?

2

Estimasi Bayesian

Saatnya melihat lebih dalam pendekatan Bayesian. Anda akan belajar menerapkan Teorema Bayes pada data efektivitas obat untuk mengestimasi parameter sebaran probabilitas menggunakan teknik pendekatan grid, serta memperbarui estimasi tersebut saat data baru tersedia. Selanjutnya, Anda akan mempelajari cara memasukkan pengetahuan awal (prior) ke dalam model dan akhirnya melatih keterampilan penting melaporkan hasil kepada audiens nonteknis.

Membongkar dapur Bayesian

Menuju pendekatan grid

Pendekatan grid tanpa pengetahuan awal

Memperbarui keyakinan posterior

Kepercayaan awal

Kebenaran tentang prior

Memilih prior yang tepat

Mensimulasikan pengambilan sampel posterior

Melaporkan hasil Bayesian

Estimasi titik

Interval kredibel Highest Posterior Density

Makna kredibilitas

3

Inferensi Bayesian

Terapkan keterampilan analisis data Bayesian yang baru Anda kuasai untuk memecahkan tantangan bisnis dunia nyata. Anda akan bekerja dengan data pemasaran penjualan online untuk melakukan A/B testing, analisis keputusan, dan peramalan dengan model regresi linear.

Pengujian A/B

Simulasikan posterior beta

Laju klik posterior

A atau B, dan seberapa yakinkah kita?

Seberapa buruk kemungkinan terburuknya?

Analisis keputusan

Analisis keputusan: biaya

Analisis keputusan: laba

Regresi dan peramalan

Mendefinisikan model regresi Bayesian

Menganalisis parameter regresi

Distribusi prediktif

4

Regresi linear Bayesian dengan PyMC3

Pada bab terakhir ini, Anda akan memanfaatkan paket PyMC3 yang andal untuk dengan mudah menyesuaikan model regresi Bayesian, melakukan pemeriksaan kewarasan terhadap konvergensi model, memilih di antara model yang bersaing, dan menghasilkan prediksi untuk data baru. Sebagai penutup, Anda akan menerapkan yang telah dipelajari untuk menemukan harga optimal alpukat dalam studi kasus analisis data Bayesian. Semoga sukses!

Markov Chain Monte Carlo dan pemodelan

Markov Chain Monte Carlo

Melakukan sampling dari posterior

Menafsirkan hasil dan membandingkan model

Memeriksa sampel posterior

Membandingkan model dengan WAIC

Membuat prediksi

Sampel dari kerapatan prediktif

Mengestimasi galat uji

Berapa harga sebuah alpukat?

Memasang model

Memeriksa model

Mengoptimalkan harga

Catatan penutup

Analisis Data Bayesian dengan Python

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Analisis Data Bayesian dengan Python Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.