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Simulações de Monte Carlo em Python
Intermediário
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Descrição do curso
Simular resultados com SciPy e NumPy
Este curso prático apresenta as simulações de Monte Carlo e seus casos de uso. As simulações Monte Carlo são usadas para estimar uma série de resultados para eventos incertos, e as bibliotecas Python, como SciPy e NumPy, tornam a criação de suas próprias simulações rápida e fácil!Aplique novas habilidades em uma simulação baseada em princípios
À medida que aprender cada etapa da criação de uma simulação, você aplicará essas habilidades realizando uma simulação de Monte Carlo baseada em princípios em um conjunto de dados de resultados de pacientes com diabetes e usará os resultados da sua simulação para entender como diferentes variáveis afetam a progressão do diabetes.Saiba como avaliar e aprimorar suas simulações
Você analisará as distribuições de probabilidade e entenderá como escolher a distribuição adequada para uso em sua simulação, e descobrirá a importância da correlação de entrada e da análise de sensibilidade do modelo. Por fim, você aprenderá a comunicar os resultados da simulação usando a popular biblioteca de visualização Seaborn.Pré-requisitos
Sampling in Python1
Introdução às simulações de Monte Carlo
2
Fundamentos de Monte Carlo
3
Simulação de Monte Carlo com base em princípios
4
Verificação de modelos e interpretação de resultados
Simulações de Monte Carlo em Python
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