Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
A análise de dados bayesiana é um método de inferência estatística cada vez mais popular, usado para determinar probabilidades condicionais sem depender de constantes fixas como níveis de confiança ou valores de p. Neste curso, você vai aprender como a análise bayesiana funciona, como ela difere da abordagem clássica e por que é uma parte indispensável da sua caixa de ferramentas de ciência de dados. Você vai explorar testes A/B, análise de decisões e modelos de regressão linear com uma abordagem bayesiana, analisando dados reais de publicidade, vendas e aluguel de bicicletas. Por fim, você vai colocar a mão na massa com a biblioteca PyMC3, que facilita projetar, ajustar e interpretar modelos bayesianos.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
O jeito bayesiano
Dê seus primeiros passos no mundo bayesiano. Neste capítulo, você será apresentado aos conceitos básicos de probabilidade e distribuições estatísticas, além do famoso Teorema de Bayes, a pedra angular dos métodos bayesianos. Para concluir, você vai construir seu primeiro modelo bayesiano para tirar conclusões a partir de lançamentos de moeda aleatórios.
- Quem é Bayes? O que é Bayes?50 XP
- Bayesianos vs. Frequentistas100 XP
- Distribuições de probabilidade100 XP
- Probabilidade e Teorema de Bayes50 XP
- Vamos jogar cartas100 XP
- Filtro de spam Bayesiano100 XP
- O que o teste diz?50 XP
- Experimentando o Bayes50 XP
- Lançando uma moeda100 XP
- Quanto mais você lança, mais você aprende100 XP
- Ei, essa moeda é justa?100 XP
2
Estimativa bayesiana
É hora de olhar sob o capô bayesiano. Você vai aprender a aplicar o Teorema de Bayes a dados de efetividade de medicamentos para estimar os parâmetros de distribuições de probabilidade usando a técnica de aproximação por grade, e a atualizar essas estimativas conforme novos dados estiverem disponíveis. Em seguida, você verá como incorporar conhecimento prévio ao modelo e, por fim, vai praticar a importante habilidade de reportar resultados para um público não técnico.
3
Inferência bayesiana
Aplique suas novas habilidades de análise de dados bayesiana para resolver desafios reais de negócios. Você vai trabalhar com dados de marketing de vendas online para realizar testes A/B, análise de decisões e previsão com modelos de regressão linear.
4
Regressão linear bayesiana com PyMC3
Neste capítulo final, você vai aproveitar o poderoso pacote PyMC3 para ajustar com facilidade modelos de regressão bayesianos, realizar verificações de sanidade na convergência do modelo, escolher entre modelos concorrentes e gerar previsões para novos dados. Para fechar, você vai aplicar o que aprendeu para encontrar o preço ideal de avocados em um estudo de caso de análise de dados bayesiana. Boa sorte!
Análise de Dados Bayesiana em Python
Curso
concluído
