Cursus
Monte Carlo-simulaties in Python
GemiddeldVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 04-2026
PythonProbability & Statistics4 u15 videos52 Opdrachten4,350 XP8,395Bewijs van Prestatie
Maak je kosteloos account aan
Ga verder met GoogleMeer opties weergevenof
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
Een team trainen?
Probeer voor bedrijvenCursusbeschrijving
Simuleer resultaten met SciPy en NumPy
Deze praktische cursus laat je kennismaken met Monte Carlo-simulaties en hoe je ze kunt gebruiken. Monte Carlo-simulaties worden gebruikt om een reeks uitkomsten voor onzekere gebeurtenissen te schatten, en Python-bibliotheken zoals SciPy en NumPy maken het maken van je eigen simulaties snel en eenvoudig!Pas nieuwe vaardigheden toe in een principiële simulatie
Terwijl je de stappen voor het maken van een simulatie leert, ga je deze vaardigheden toepassen door een Monte Carlo-simulatie te doen op een dataset met resultaten van diabetespatiënten. Je gebruikt de resultaten van je simulatie om te begrijpen hoe verschillende variabelen de ontwikkeling van diabetes beïnvloeden.Leer hoe je je simulaties kunt beoordelen en verbeteren
Je bekijkt waarschijnlijkheidsverdelingen en leert hoe je de juiste verdeling kiest voor je simulatie. Ook ontdek je hoe belangrijk inputcorrelatie en modelgevoeligheidsanalyse zijn. Tot slot leer je hoe je de resultaten van je simulaties kunt laten zien met de populaire visualisatiebibliotheek Seaborn.Vereisten
Sampling in Python1
Introductie tot Monte Carlo-simulaties
Wat zijn Monte Carlo-simulaties en wanneer zijn ze nuttig? Nadat we deze basisvragen behandelen, leer je eenvoudige simulaties uitvoeren, zoals het schatten van de waarde van pi. Je leert ook over resampling, een speciaal type Monte Carlo-simulatie.
2
Fundamenten voor Monte Carlo
Nu je je eigen eenvoudige simulaties kunt draaien, ben je klaar om echte toepassingen van Monte Carlo-simulaties in verschillende sectoren te verkennen. Daarna duik je in de kern van wat een goede simulatie laat werken: steekproeven trekken uit de juiste kansverdeling. Je leert over kansverdelingen voor discrete, continue en multivariate toevalsvariabelen.
3
Principegerichte Monte Carlo-simulatie
Zodra je je prettig voelt bij je keuze van kansverdeling, volg je een principegerichte Monte Carlo-simulatie-werkwijze met een gegevensset van kenmerken en uitkomsten van diabetespatiënten. Je verkent de data, voert een simulatie uit en genereert samenvattende statistieken om je simulatieresultaten te communiceren.
4
Modelcontrole en resultaten interpreteren
Ontdek hoe je je Monte Carlo-modellen evalueert en de resultaten communiceert met overzichtelijke visualisaties in Seaborn. Gebruik tot slot gevoeligheidsanalyse om te begrijpen hoe veranderingen in modelinputs je resultaten beïnvloeden, en oefen dit concept door te simuleren hoe bedrijfswinsten worden beïnvloed door veranderingen in verkoop en inflatie!
Monte Carlo-simulaties in Python
Cursus voltooid
Verdien een prestatieverklaring
Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitaeDeel 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 Monte Carlo-simulaties in Python!
Maak je kosteloos account aan
Ga verder met GoogleMeer opties weergevenof
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.