Corso
Simulazioni Monte Carlo in Python
IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 04/2026PythonProbability & Statistics4 h15 video52 Esercizi4,350 XP8,226Attestato di conseguimento
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Simula i risultati con SciPy e NumPy
Questo corso pratico ti spiega le simulazioni Monte Carlo e come si usano. Le simulazioni Monte Carlo servono per stimare una serie di risultati per eventi incerti, e le librerie Python come SciPy e NumPy rendono la creazione delle proprie simulazioni facile e veloce!Metti in pratica le nuove competenze in una simulazione basata su principi
Man mano che impari ogni fase della creazione di una simulazione, metterai in pratica queste competenze facendo una simulazione Monte Carlo su un set di dati relativi agli esiti dei pazienti diabetici e userai i risultati della tua simulazione per capire come le diverse variabili influenzano la progressione del diabete.Scopri come valutare e migliorare le tue simulazioni
Esaminerai le distribuzioni di probabilità e capirai come scegliere quella giusta da usare nella tua simulazione, e scoprirai quanto sono importanti la correlazione degli input e l'analisi della sensibilità del modello. Infine, imparerai a condividere i risultati delle tue simulazioni usando la famosa libreria di visualizzazione Seaborn.Prerequisiti
Sampling in Python1
Introduction to Monte Carlo Simulations
What are Monte Carlo simulations and when are they useful? After covering these foundational questions, you’ll learn how to perform simple simulations such as estimating the value of pi. You’ll also learn about resampling, a special type of Monte Carlo Simulation.
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Foundations for Monte Carlo
Now that you can run your own simple simulations, you’re ready to explore real-world application of Monte Carlo simulations across various industries. Then, you’ll dive into the heart of what makes a good simulation work: sampling from the correct probability distribution. You’ll learn about probability distributions for discrete, continuous, and multivariate random variables.
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Principled Monte Carlo Simulation
Once you’re comfortable with your choice of probability distribution, you’re ready to follow a principled Monte Carlo simulation workflow using a dataset of diabetes patient characteristics and outcomes. You will explore the data, perform a simulation, and generate summary statistics to communicate your simulation results.
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Model Checking and Results Interpretation
Discover how to evaluate your Monte Carlo models and communicate the results with easy-to-read visualizations in Seaborn. Finally, use sensitivity analysis to understand how changes to model inputs will impact your results, and practice this concept by simulating how business profits are impacted by changes to sales and inflation!
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