Build your ultimate AI agent
Descrierea cursului
Învață să stăpânești variabilele aleatoare
Simulările sunt o clasă de algoritmi computaționali care folosesc eșantionarea aleatorie pentru a rezolva probleme din ce în ce mai complexe. Deși simulările există de mult timp, interesul pentru acest domeniu a crescut recent datorită creșterii puterii de calcul și aplicațiilor din Inteligență Artificială, Fizică, Biologie Computațională și Finanțe, doar pentru a numi câteva.Acest curs îți oferă experiență practică cu simulări folosind aplicații din lumea reală, începând cu o introducere în variabile aleatoare și instrumentele de care ai nevoie pentru a rula o simulare.
Dobândește o introducere în conceptele de probabilitate
Al doilea capitol al acestui curs oferă o prezentare generală a conceptelor de probabilitate, folosind exerciții practice bazate pe jocuri de cărți și puzzle-uri celebre de probabilitate pentru a oferi un cadru pentru noile tale cunoștințe. Vei încheia acest capitol modelând o simulare de publicitate pentru eCommerce.Descoperă metodele de resampling și aplicațiile lor
Al treilea capitol analizează diferite metode de eșantionare repetată, inclusiv eșantionarea bootstrap, eșantionarea jackknife și testarea prin permutare. După ce vei finaliza acest curs, vei putea adăuga aceste metode la procesul tău de analiză a datelor.Învață să folosești simularea în afaceri și construiește-ți portofoliul
Simularea are multe aplicații în lumea reală, în special în lumea afacerilor. Ultimul capitol al acestui curs analizează aceste aspecte și te ghidează printr-o problemă de planificare de afaceri, pentru a te obișnui să îți folosești noile abilități într-un context de business. Vei analiza modelarea profiturilor, optimizarea costurilor și vei începe cu analiza puterii.Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Bazele aleatoriei și ale simulării
Acest capitol îți oferă instrumentele necesare pentru a rula o simulare. Vom începe cu o recapitulare a variabilelor aleatoare și a distribuțiilor de probabilitate. Apoi vei învăța cum se rulează o simulare, urmărind mai întâi un flux de lucru tipic și recreându-l în contextul unui joc de zaruri. La final, vei vedea cum se pot folosi simulările pentru luarea deciziilor.
- Introducere în variabile aleatoare50 XP
- np.random.choice()50 XP
- Variabila aleatoare Poisson100 XP
- Amestecarea unui pachet de cărți100 XP
- Bazele simulării50 XP
- Aruncarea unui zar corect100 XP
- Aruncarea a două zaruri corecte100 XP
- Simularea jocului de zaruri100 XP
- Utilizarea simulării pentru luarea deciziilor50 XP
- Simularea unei trageri la loterie100 XP
- Merită să cumpărăm?100 XP
- Calcularea prețului de echilibru al unui bilet de loterie100 XP
2
Probabilitate și procesul de generare a datelor
Acest capitol oferă o introducere în conceptele de bază ale probabilității și o înțelegere practică a procesului de generare a datelor. Vom analiza mai multe exemple de modelare a acestui proces și vom încheia cu simularea publicității într-un context de comerț electronic.
3
Metode de reeșantionare
În acest capitol, vei face cunoștință cu metodele de reeșantionare și aplicațiile lor. Vei explora reeșantionarea bootstrap, reeșantionarea jackknife și testarea prin permutare. La finalul capitolului, vei putea aplica metode simple de reeșantionare în analiza datelor.
4
Aplicații avansate ale simulării
În acest capitol, vei descoperi aplicații de bază și avansate ale simulării pentru rezolvarea unor probleme reale. Vom lucra printr-o problemă de planificare în afaceri, vom explora integrarea Monte Carlo, analiza puterii statistice prin simulare și vom încheia cu simularea unui portofoliu financiar. La finalul capitolului, vei fi pregătit să aplici simularea pentru a rezolva probleme din viața de zi cu zi.
Simulare statistică în Python
Curs
finalizat
