Last chance: 50% off unlimited learning
Sale ends in
Kurs Açıklaması
SciPy ve NumPy ile Sonuçları Simüle Edin
Bu pratik kurs, Monte Carlo simülasyonlarını ve bunların kullanım alanlarını tanıtmaktadır. Monte Carlo simülasyonları, belirsiz olaylar için olası sonuç aralıklarını tahmin etmek amacıyla kullanılır ve SciPy ile NumPy gibi Python kütüphaneleri sayesinde kendi simülasyonlarınızı hızlı ve kolay bir şekilde oluşturabilirsiniz!Yeni Becerilerinizi İlkeli Bir Simülasyonda Uygulayın
Simülasyon oluşturmanın her adımını öğrenirken, bu becerileri diyabet hastası sonuçlarından oluşan bir veri seti üzerinde ilkeli bir Monte Carlo simülasyonu gerçekleştirerek uygulayacak ve simülasyonunuzun sonuçlarını kullanarak farklı değişkenlerin diyabet ilerlemesini nasıl etkilediğini anlayacaksınız.Simülasyonlarınızı Değerlendirmeyi ve Geliştirmeyi Öğrenin
Olasılık dağılımlarını gözden geçirecek ve simülasyonunuzda kullanmak için doğru dağılımı nasıl seçeceğinizi öğreneceksiniz. Ayrıca, girdi korelasyonunun ve model duyarlılık analizinin önemini keşfedeceksiniz. Son olarak, popüler Seaborn görselleştirme kütüphanesini kullanarak simülasyon bulgularınızı nasıl ileteceğinizi öğreneceksiniz.Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Monte Carlo Simülasyonlarına Giriş
Monte Carlo simülasyonları nedir ve ne zaman işe yarar? Bu temel soruları ele aldıktan sonra, pi sayısının değerini tahmin etmek gibi basit simülasyonları nasıl yapacağını öğreneceksin. Ayrıca, Monte Carlo simülasyonlarının özel bir türü olan yeniden örnekleme hakkında da bilgi edineceksin.
- Monte Carlo simülasyonu nedir?50 XP
- Deterministik simülasyon100 XP
- Monte Carlo simülasyonunun stokastik doğası100 XP
- Büyük Sayılar Yasası100 XP
- Monte Carlo simülasyonunun özel bir türü olarak yeniden örnekleme50 XP
- Yerine koyarak örnekleme100 XP
- Yeniden örnekleme sonuçlarının görselleştirilmesi100 XP
- Permütasyon alıştırması100 XP
- Monte Carlo simülasyonlarından yararlanma50 XP
- Monte Carlo simülasyonlarını anlama100 XP
- Eşlenik zar simülasyonu100 XP
2
Monte Carlo için Temeller
Artık kendi basit simülasyonlarını çalıştırabildiğine göre, çeşitli sektörlerde Monte Carlo simülasyonlarının gerçek dünya uygulamalarını keşfetmeye hazırsın. Ardından iyi bir simülasyonu başarılı kılan şeyin özüne ineceksin: doğru olasılık dağılımından örnekleme yapmak. Ayrık, sürekli ve çok değişkenli rassal değişkenler için olasılık dağılımlarını öğreneceksin.
3
İlkeli Monte Carlo Simülasyonu
Olasılık dağılımı seçimin konusunda rahat olduğunda, diyabet hastalarının özellikleri ve sonuçlarından oluşan bir veri kümesini kullanarak ilkeli bir Monte Carlo simülasyonu iş akışını izlemeye hazırsın. Veriyi keşfedecek, bir simülasyon yürütecek ve simülasyon sonuçlarını iletmek için özet istatistikler üreteceksin.
4
Model Kontrolü ve Sonuçların Yorumlanması
Monte Carlo modellerini nasıl değerlendireceğini ve sonuçları Seaborn'da kolay okunur görselleştirmelerle nasıl aktaracağını keşfet. Son olarak, model girdilerindeki değişikliklerin sonuçlarını nasıl etkileyeceğini anlamak için duyarlılık analizini kullan ve bu kavramı, satışlar ve enflasyondaki değişimlerin iş kârlarını nasıl etkilediğini simüle ederek pekiştir!
Python ile Monte Carlo Simülasyonları
Kurs
Tamamlandı
