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Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
コース説明
Bayesianデータ分析は、信頼水準やp値といった固定的な定数に頼らずに条件付き確率を推定する、近年ますます注目されている統計的推論手法です。本コースでは、Bayesianデータ分析の仕組み、古典的アプローチとの違い、そしてデータサイエンスの必須スキルである理由を学びます。Bayesianアプローチで、実世界の広告、売上、自転車レンタルのデータを用いながら、A/Bテスト、意思決定分析、線形回帰モデルに取り組みます。最後に、PyMC3ライブラリを使って、Bayesianモデルの設計、当てはめ、解釈をより簡単に行う方法を実践します。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
Bayesianの基本
Bayesianの世界への最初の一歩を踏み出しましょう。この章では、確率と統計分布の基本概念に加えて、Bayesian手法の要となる有名なベイズの定理を紹介します。最後に、ランダムなコイン投げのデータから結論を導く、初めてのBayesianモデルを作成します。
2
Bayesian推定
Bayesianの仕組みを内部から見ていきます。薬の有効性データにベイズの定理を適用し、グリッド近似法を使って確率分布のパラメータを推定し、新しいデータが得られるたびにこれらの推定を更新する方法を学びます。次に、事前知識をモデルに組み込む方法を学び、最後に、非技術者のオーディエンスに結果をわかりやすく報告する重要なスキルを練習します。
3
Bayesian推論
新たに身につけたBayesianデータ分析スキルを使って、実際のビジネス課題を解決しましょう。オンライン販売のマーケティングデータを用いて、A/Bテスト、意思決定分析、そして線形回帰モデルによる予測を実施します。
4
PyMC3で行うBayesian線形回帰
最終章では、強力なPyMC3パッケージを活用して、Bayesian回帰モデルを手軽に当てはめ、モデルの収束の健全性チェック、競合するモデル間の選択、新しいデータに対する予測を行います。仕上げとして、学んだことを応用し、Bayesianデータ分析のケーススタディでアボカドの最適価格を見つけます。頑張ってください！
Pythonで学ぶBayesianデータ分析
コース修了
