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Descrição do curso
Entenda as variáveis aleatórias
Simulações são uma classe de algoritmos computacionais que usam amostragem aleatória para resolver problemas cada vez mais complexos. Embora as simulações já existam há muito tempo, o interesse nessa área cresceu recentemente devido ao aumento do poder computacional e às aplicações em Inteligência Artificial, Física, Biologia Computacional e Finanças, só para citar alguns exemplos.Esse curso oferece experiência prática com simulações usando aplicações do mundo real, começando com uma introdução às variáveis aleatórias e às ferramentas necessárias para executar uma simulação.
Conheça os conceitos básicos de probabilidade
O segundo capítulo deste curso dá uma visão geral dos conceitos de probabilidade, usando exercícios práticos baseados em jogos de cartas e quebra-cabeças de probabilidade bem conhecidos para dar uma estrutura para o seu novo conhecimento. Você vai terminar este capítulo modelando uma simulação de publicidade de comércio eletrônico.Descubra os métodos e aplicações de reamostragem
O terceiro capítulo fala sobre diferentes métodos de reamostragem, incluindo reamostragem bootstrap, reamostragem jackknife e teste de permutação. Depois de concluir este curso, você vai poder adicionar esses métodos ao seu processo de análise de dados.Aprenda a usar simulação para negócios e crie seu portfólio
A simulação tem várias aplicações no mundo real, principalmente no mundo dos negócios. O último capítulo deste curso aborda esses temas e apresenta um problema de planejamento empresarial para que você se acostume a usar suas novas habilidades em um ambiente de negócios. Você vai ver como modelar lucros, otimizar custos e começar a fazer análises de potência.Pré-requisitos
Programa de estudos
Descrição do curso
1
Noções de Aleatoriedade e Simulação
Este capítulo oferece as ferramentas necessárias para executar uma simulação. Vamos começar revisando variáveis aleatórias e distribuições de probabilidade. Em seguida, você vai aprender a executar uma simulação, primeiro entendendo um fluxo de trabalho de simulação e depois recriando-o no contexto de um jogo de dados. Por fim, vamos ver como usar simulações para tomar decisões.
- Introdução às variáveis aleatórias50 XP
- np.random.choice()50 XP
- Variável aleatória de Poisson100 XP
- Embaralhando um baralho100 XP
- Noções básicas de simulação50 XP
- Lançando um dado justo100 XP
- Lançando dois dados justos100 XP
- Simulando o jogo de dados100 XP
- Usando simulação para tomada de decisão50 XP
- Simulando um sorteio de loteria100 XP
- Devemos comprar?100 XP
- Calculando o preço de equilíbrio de uma loteria100 XP
2
Probabilidade e Processo de Geração de Dados
Este capítulo traz uma introdução básica a conceitos de probabilidade e uma compreensão prática do processo de geração de dados. Vamos explorar vários exemplos de modelagem do processo de geração de dados e concluir com a modelagem de uma simulação de anúncios em eCommerce.
3
Métodos de Reamostragem
Neste capítulo, você terá uma breve introdução aos métodos de reamostragem e suas aplicações. Vamos experimentar o bootstrap, o jackknife e o teste de permutação. Ao concluir este capítulo, você estará pronto para começar a aplicar métodos simples de reamostragem na análise de dados.
4
Aplicações Avançadas de Simulação
Neste capítulo, você será apresentado a aplicações básicas e avançadas de simulação para resolver problemas do mundo real. Vamos trabalhar um problema de planejamento de negócios, aprender sobre Integração de Monte Carlo, Análise de Poder com simulação e concluir com uma simulação de portfólio financeiro. Ao concluir este capítulo, você estará pronto para aplicar simulação na solução de problemas do dia a dia.
Simulação Estatística em Python
Curso
concluído
