Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Bayesçi veri analizi, güven düzeyleri veya p-değerleri gibi sabit sabitlere dayanmak zorunda kalmadan koşullu olasılığı belirlemek için kullanılan ve giderek daha popüler hale gelen bir istatistiksel çıkarım yöntemidir. Bu derste, Bayesçi veri analizi nasıl çalışır, klasik yaklaşımdan nasıl farklıdır ve neden veri bilimi araç setinin vazgeçilmez bir parçasıdır, bunları öğreneceksin. Gerçek dünya reklam, satış ve bisiklet kiralama verilerini incelerken Bayesçi bir yaklaşımla A/B testi, karar analizi ve doğrusal regresyon modellemeyi kavrayacaksın. Son olarak, Bayesçi modelleri tasarlamanı, uydurmanı ve yorumlamanı kolaylaştıracak PyMC3 kütüphanesiyle pratik yapacaksın.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Bayesçi yol
Bayesçi dünyada ilk adımlarını at. Bu bölümde, olasılık ve istatistiksel dağılımların temel kavramlarına ve Bayesçi yöntemlerin temel taşı olan ünlü Bayes Teoremi'ne giriş yapacaksın. Son olarak, rastgele yazı-tura atışlarından sonuç çıkarmak için ilk Bayesçi modelini kuracaksın.
- Bayes kimdir? Bayes nedir?50 XP
- Bayesçiler vs. Frekansçılar100 XP
- Olasılık dağılımları100 XP
- Olasılık ve Bayes Teoremi50 XP
- Hadi kart oynayalım100 XP
- Bayesci spam filtresi100 XP
- Test ne söylüyor?50 XP
- Bayes’i Tatmak50 XP
- Yazı-tura atmak100 XP
- Ne kadar çok yazı tura atarsan, o kadar çok öğrenirsin100 XP
- Hey, bu yazı tura adil mi?100 XP
2
Bayesçi tahmin
Şimdi Bayesçi motorun kaputunun altına bakma zamanı. Bayes Teoremi'ni, ızgara yaklaşımı tekniğini kullanarak olasılık dağılımlarının parametrelerini tahmin etmek ve yeni veriler geldikçe bu tahminleri güncellemek için ilaç etkinliği verilerine nasıl uygulayacağını öğreneceksin. Ardından, modele ön bilgiyi nasıl dahil edeceğini öğrenecek ve son olarak sonuçları teknik olmayan bir kitleye raporlama becerisini pratik edeceksin.
3
Bayesçi çıkarım
Yeni edindiğin Bayesçi veri analizi becerilerini gerçek iş sorunlarını çözmek için uygula. Çevrimiçi satış pazarlama verileriyle A/B testleri, karar analizi ve doğrusal regresyon modelleriyle tahminleme yapacaksın.
4
pyMC3 ile Bayesçi doğrusal regresyon
Bu son bölümde, güçlü PyMC3 paketinden yararlanarak Bayesçi regresyon modellerini kolayca uyduracak, bir modelin yakınsamasına sağlama kontrolleri uygulayacak, rekabet eden modeller arasından seçim yapacak ve yeni veriler için tahminler üreteceksin. Kapanışta, öğrendiklerini kullanarak Bayesçi bir veri analizi vaka çalışmasında avokadolar için en uygun fiyatı bulacaksın. İyi şanslar!
Python ile Bayesçi Veri Analizi
Kurs
Tamamlandı
