700+ courses, half price
Kurs Açıklaması
Rastgele Değişkenleri Anlamak
Simülasyonlar, giderek karmaşıklaşan problemleri çözmek için rastgele örneklemeyi kullanan bir hesaplama algoritması türüdür. Simülasyonlar uzun zamandır var olmasına rağmen, hesaplama gücünün artması ve yapay zeka, fizik, hesaplamalı biyoloji ve finans gibi alanlardaki uygulamalar nedeniyle bu alana olan ilgi son zamanlarda artmıştır.Bu kurs, rastgele değişkenlere ve simülasyon çalıştırmak için gerekli araçlara giriş ile başlayarak, gerçek dünya uygulamalarını kullanan simülasyonlarla pratik deneyim sağlar.
Olasılık Kavramlarına Giriş
Bu dersin ikinci bölümünde, kart oyunları ve bilinen olasılık bulmacalarına dayalı alıştırmalar kullanılarak olasılık kavramlarına genel bir bakış sunulmakta ve yeni bilgileriniz için bir çerçeve oluşturulmaktadır. Bu bölümü, bir e-ticaret reklam simülasyonu modelleyerek tamamlayacaksınız.Yeniden Örnekleme Yöntemlerini ve Uygulamalarını Keşfedin
Üçüncü bölümde, bootstrap yeniden örnekleme, jackknife yeniden örnekleme ve permütasyon testi dahil olmak üzere farklı yeniden örnekleme yöntemleri ele alınmaktadır. Bu kursu tamamladıktan sonra, bu yöntemleri veri analiz sürecinize ekleyebileceksiniz.İşletmeler için Simülasyon Kullanmayı Öğrenin ve Portföyünüzü Oluşturun
Simülasyonun, özellikle iş dünyasında birçok gerçek dünya uygulaması vardır. Bu kursun son bölümünde bunlar ele alınmakta ve iş ortamında yeni becerilerinizi kullanmaya alışmanız için bir iş planlama problemi üzerinden ilerlenmektedir. Modelleme karlarını inceleyecek, maliyetleri optimize edecek ve güç analizine başlayacaksınız.Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Rastgelelik ve Benzetimin Temelleri
Bu bölüm, bir benzetimi çalıştırmak için gereken araçları sunuyor. Rastgele değişkenler ve olasılık dağılımlarını gözden geçirerek başlayacağız. Ardından, önce bir benzetim iş akışına bakıp sonra bunu zar oyunu bağlamında yeniden kurarak benzetimin nasıl yürütüleceğini öğreneceğiz. Son olarak, karar verme sürecinde benzetimleri nasıl kullanacağını göreceksin.
- Rastgele değişkenlere giriş50 XP
- np.random.choice()50 XP
- Poisson rassal değişkeni100 XP
- Bir deste iskambil kâğıdını karıştırma100 XP
- Simülasyonun temelleri50 XP
- Adil bir zar atma100 XP
- İki adil zar atmak100 XP
- Zar oyununu simüle etme100 XP
- Karar verme için simülasyon kullanımı50 XP
- Tek bir piyango çekilişini simüle etme100 XP
- Almalı mıyız?100 XP
- Başa baş piyango bilet fiyatını hesaplama100 XP
2
Olasılık ve Veri Üretim Süreci
Bu bölüm, olasılık kavramlarına giriş ve veri üretim sürecini uygulamalı olarak anlama sağlar. Veri üretim sürecini modellemeye dair çeşitli örnekler görecek ve bir e-Ticaret reklam benzetimiyle bölümü tamamlayacağız.
3
Yeniden Örnekleme Yöntemleri
Bu bölümde, yeniden örnekleme yöntemlerine ve bunların uygulamalarına kısa bir giriş yapacağız. Bootstrap yeniden örnekleme, jackknife yeniden örnekleme ve permütasyon testine bir ön bakış yapacağız. Bölümü tamamladıktan sonra, basit yeniden örnekleme yöntemlerini veri analizi için uygulamaya başlayabileceksin.
4
Benzetimin İleri Düzey Uygulamaları
Bu bölümde, gerçek dünya problemlerini çözmek için benzetimin temel ve ileri uygulamalarını göreceksin. Bir iş planlama probleminden yola çıkacak, Monte Carlo İntegrasyonu ve benzetimle Güç Analizi öğrenecek ve finansal portföy benzetimiyle bitireceğiz. Bölümü tamamladıktan sonra, günlük problemleri çözmek için benzetimi uygulamaya hazır olacaksın.
Python'da İstatistiksel Benzetim
Kurs
Tamamlandı
