Dopo aver seguito questi corsi, mi sento sicuro nel creare visualizzazioni e dashboard professionali
Shoebur RahmanSpecialista degli acquisti, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
L’analisi dei dati bayesiana è un metodo di inferenza statistica sempre più diffuso, che permette di determinare probabilità condizionate senza dover fare affidamento su costanti fisse come livelli di confidenza o p-value. In questo corso imparerai come funziona l’analisi bayesiana, in cosa differisce dall’approccio classico e perché è una parte indispensabile del tuo toolkit di data science. Metterai le mani su A/B testing, analisi decisionale e modelli di regressione lineare con un approccio bayesiano, analizzando dati reali di pubblicità, vendite e noleggio di biciclette. Infine, lavorerai con la libreria PyMC3, che ti aiuterà a progettare, adattare e interpretare modelli bayesiani.
Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Il metodo bayesiano
Fai i primi passi nel mondo bayesiano. In questo capitolo ti presenteremo i concetti di base di probabilità e distribuzioni statistiche, oltre al famoso Teorema di Bayes, la pietra angolare dei metodi bayesiani. Infine, costruirai il tuo primo modello bayesiano per trarre conclusioni da lanci di moneta casuali.
- Chi è Bayes? Che cos'è Bayes?50 XP
- Bayesiani vs. Frequentisti100 XP
- Distribuzioni di probabilità100 XP
- Probabilità e teorema di Bayes50 XP
- Giochiamo a carte100 XP
- Filtro antispam bayesiano100 XP
- Cosa dice il test?50 XP
- Assaporando Bayes50 XP
- Lanciare una moneta100 XP
- Più lanci, più impari100 XP
- Ehi, questa moneta è equa?100 XP
2
Stima bayesiana
È il momento di guardare sotto il cofano bayesiano. Imparerai ad applicare il Teorema di Bayes a dati sull’efficacia di farmaci per stimare i parametri di distribuzioni di probabilità usando la tecnica dell’approssimazione a griglia e ad aggiornare queste stime man mano che arrivano nuovi dati. Poi vedrai come incorporare conoscenze pregresse nel modello e, per finire, farai pratica con l’importante abilità di presentare i risultati a un pubblico non tecnico.
3
Inferenza bayesiana
Metti in pratica le nuove competenze di analisi dei dati bayesiana per risolvere sfide reali di business. Lavorerai con dati di marketing per vendite online per condurre A/B test, analisi decisionale e previsione con modelli di regressione lineare.
4
Regressione lineare bayesiana con PyMC3
In questo capitolo finale sfrutterai la potenza del pacchetto PyMC3 per adattare con facilità modelli di regressione bayesiana, verificare la convergenza del modello, scegliere tra modelli concorrenti e generare previsioni per nuovi dati. Per concludere, applicherai quanto appreso per trovare il prezzo ottimale degli avocado in un caso di studio di analisi bayesiana. Buon lavoro!
Analisi dei dati bayesiana in Python
Corso
completato
