Sau khi hoàn thành các khóa học này, tôi cảm thấy tự tin khi tạo các trực quan hóa và bảng điều khiển chuyên nghiệp
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Phân tích dữ liệu Bayesian là một cách tiếp cận mô hình thống kê và Machine Learning ngày càng phổ biến. Nó cung cấp một khuôn khổ thống nhất để xây dựng các mô hình phù hợp với bài toán cụ thể, có thể dùng cho cả suy luận thống kê và dự đoán. Khóa học này sẽ giới thiệu bạn với phân tích dữ liệu Bayesian: Nó là gì, hoạt động ra sao, và vì sao nó là một công cụ hữu ích trong bộ công cụ khoa học dữ liệu của bạn.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Phân tích dữ liệu Bayesian là gì?
Chương này sẽ giới thiệu bạn với phân tích dữ liệu Bayesian và giúp bạn hình dung cách nó hoạt động.
- Làm quen với Bayes50 XP
- Điều chưa biết và kem que50 XP
- Hãy thử phân tích dữ liệu theo Bayes50 XP
- Tung đồng xu với prop_model100 XP
- Thuốc trị zombie với prop_model100 XP
- Mẫu và tóm tắt hậu nghiệm50 XP
- Xem các mẫu từ prop_model100 XP
- Tóm tắt thí nghiệm thuốc trị zombie100 XP
- Bạn vừa thực hiện phân tích dữ liệu theo Bayesian!50 XP
2
Suy luận Bayesian hoạt động như thế nào?
Trong chương này, chúng ta sẽ xem xét chi tiết các nền tảng của suy luận Bayesian.
3
Vì sao dùng Phân tích dữ liệu Bayesian?
Chương này sẽ chỉ ra bốn lý do vì sao phân tích dữ liệu Bayesian là một công cụ hữu ích trong bộ công cụ khoa học dữ liệu của bạn.
4
Suy luận Bayesian với định lý Bayes
Tìm hiểu tất cả về định lý Bayes và cách dùng nó cho suy luận thống kê.
5
Nhiều tham số hơn, nhiều dữ liệu hơn, và thêm Bayes
Tìm hiểu cách dùng phân phối Chuẩn để phân tích dữ liệu liên tục và thử một công cụ dành cho phân tích Bayesian thực hành trong R.
R
Những nền tảng của Phân tích dữ liệu Bayesian trong R
Hoàn
thành khóa học
