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Descrizione del corso
Capire le variabili casuali
Le simulazioni sono un tipo di algoritmi computazionali che usano il campionamento casuale per risolvere problemi sempre più complicati. Anche se le simulazioni esistono da un bel po', l'interesse per questo campo è cresciuto di recente grazie all'aumento della potenza di calcolo e alle applicazioni in campi come l'intelligenza artificiale, la fisica, la biologia computazionale e la finanza, solo per citarne alcuni.Questo corso ti dà la possibilità di fare pratica con le simulazioni usando applicazioni del mondo reale, partendo da un'introduzione alle variabili casuali e agli strumenti che servono per fare una simulazione.
Scopri i concetti di base della probabilità
Il secondo capitolo di questo corso ti dà un'idea generale dei concetti di probabilità, usando esercizi pratici basati su giochi di carte e rompicapo famosi sulla probabilità per aiutarti a capire meglio le nuove nozioni. Finirete questo capitolo creando un modello di simulazione pubblicitaria per l'e-commerce.Scopri i metodi e le applicazioni del ricampionamento
Il terzo capitolo parla di diversi metodi di ricampionamento, come il ricampionamento bootstrap, il ricampionamento jackknife e il test di permutazione. Una volta finito questo corso, potrai usare questi metodi nel tuo processo di analisi dei dati.Impara a usare la simulazione per il business e crea il tuo portfolio
La simulazione ha un sacco di applicazioni nel mondo reale, soprattutto nel mondo degli affari. L'ultimo capitolo di questo corso parla di queste cose e ti guida attraverso un problema di pianificazione aziendale per farti prendere confidenza con le tue nuove competenze in un contesto lavorativo. Vedrai come modellare i profitti, ottimizzare i costi e iniziare con l'analisi della potenza.Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Nozioni di base sulla casualità e la simulazione
Questo capitolo ti fornisce gli strumenti necessari per eseguire una simulazione. Inizieremo con un ripasso delle variabili casuali e delle distribuzioni di probabilità. Poi vedremo come eseguire una simulazione analizzandone il flusso di lavoro e ricreandolo nel contesto di un gioco di dadi. Infine, impareremo a usare le simulazioni per prendere decisioni.
- Introduzione alle variabili aleatorie50 XP
- np.random.choice()50 XP
- Variabile casuale di Poisson100 XP
- Mescolare un mazzo di carte100 XP
- Basi della simulazione50 XP
- Lancio di un dado equo100 XP
- Lancio di due dadi equi100 XP
- Simulare il gioco dei dadi100 XP
- Usare la simulazione per prendere decisioni50 XP
- Simulare un'estrazione della lotteria100 XP
- Dovremmo comprare?100 XP
- Calcolare il prezzo di pareggio della lotteria100 XP
2
Probabilità e processo di generazione dei dati
Questo capitolo offre un’introduzione di base ai concetti di probabilità e una comprensione pratica del processo di generazione dei dati. Esamineremo diversi esempi di modellazione del processo di generazione dei dati e concluderemo con la modellazione di una simulazione pubblicitaria in ambito eCommerce.
3
Metodi di ricampionamento
In questo capitolo introdurremo brevemente i metodi di ricampionamento e le loro applicazioni. Assaggeremo bootstrap, jackknife e il test di permutazione. Al termine, sarai in grado di iniziare ad applicare semplici metodi di ricampionamento per l’analisi dei dati.
4
Applicazioni avanzate della simulazione
In questo capitolo conoscerai alcune applicazioni di base e avanzate della simulazione per risolvere problemi reali. Affronteremo un problema di pianificazione aziendale, parleremo di integrazione Monte Carlo, di Power Analysis con la simulazione e concluderemo con una simulazione di portafoglio finanziario. Al termine, sarai pronto a usare la simulazione per risolvere problemi di tutti i giorni.
Simulazione statistica in Python
Corso
completato
