Ga naar hoofdinhoud
HomePython

Cursus

Bayesian Data Analysis in Python

GemiddeldVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 10-2022
Ontdek alle voordelen van Bayesiaanse data-analyse en pas het toe op allerlei echte situaties!
Start Cursus Kosteloos
PythonProbability & Statistics
4 u
14 videos
49 Opdrachten
4,000 XP
15,787
Bewijs van Prestatie

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Group

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

Bayesiaanse data-analyse is een steeds populairdere methode voor statistische inferentie, waarmee je voorwaardelijke kansen kunt bepalen zonder te vertrouwen op vaste constanten zoals betrouwbaarheidsniveaus of p-waarden. In deze cursus leer je hoe Bayesiaanse data-analyse werkt, hoe het verschilt van de klassieke aanpak, en waarom het een onmisbaar onderdeel is van je data science-gereedschapskist. Je gaat aan de slag met A/B-testen, beslissingsanalyse en lineaire regressiemodellen met een Bayesiaanse aanpak terwijl je echte gegevens over advertenties, verkoop en fietsverhuur analyseert. Tot slot ga je hands-on aan de slag met de PyMC3-bibliotheek, die het makkelijker maakt om Bayesiaanse modellen te ontwerpen, te fitten en te interpreteren.

Vereisten

Introduction to Statistics in Python
1

The Bayesian way

Zet je eerste stappen in de Bayesiaanse wereld. In dit hoofdstuk maak je kennis met de basisconcepten van kansen en statistische verdelingen, en met de beroemde stelling van Bayes, de hoeksteen van Bayesiaanse methoden. Tot slot bouw je je eerste Bayesiaanse model om conclusies te trekken uit willekeurige muntworpen.
Hoofdstuk beginnen
2

Bayesian estimation

Tijd om onder de Bayesiaanse motorkap te kijken. Je leert hoe je de stelling van Bayes toepast op gegevens over geneesmiddeleffectiviteit om de parameters van kansverdelingen te schatten met de rasterbenadering, en hoe je deze schattingen bijwerkt zodra er nieuwe data beschikbaar komen. Vervolgens leer je hoe je voorkennis in het model opneemt en oefen je tot slot de belangrijke vaardigheid om resultaten te rapporteren aan een niet-technisch publiek.
Hoofdstuk beginnen
3

Bayesian inference

Pas je nieuw verworven vaardigheden in Bayesiaanse data-analyse toe om echte zakelijke uitdagingen op te lossen. Je werkt met online marketing- en verkoopgegevens om A/B-testen, beslissingsanalyse en forecasting met lineaire regressiemodellen uit te voeren.
Hoofdstuk beginnen
4

Bayesian linear regression with pyMC3

In dit laatste hoofdstuk maak je gebruik van het krachtige PyMC3-pakket om eenvoudig Bayesiaanse regressiemodellen te fitten, sanity checks op de convergentie van een model uit te voeren, te kiezen tussen concurrerende modellen en voorspellingen voor nieuwe data te genereren. Ter afsluiting pas je wat je hebt geleerd toe om de optimale prijs voor avocado’s te vinden in een Bayesiaanse data-analysecasus. Succes!
Hoofdstuk beginnen
Bayesian Data Analysis in Python
Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Bayesian Data Analysis in Python!

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.

Download on the App StoreGet it on Google Play