课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-pymc3
在数据科学与统计分析的领域，贝叶斯建模作为一种强大而灵活的工具，越来越受到重视。Coursera平台上的《PyMC3贝叶斯建模与推断入门》课程正是针对这一需求而设计，旨在帮助学习者掌握使用PyMC3进行贝叶斯建模的基本技能。
课程概述
该课程是针对贝叶斯建模与推断的三个课程中的最后一门，主要介绍如何使用PyMC3这一流行的概率编程框架。课程内容涵盖了PyMC3的基础知识、可扩展推断技术以及如何解决各种实际问题。整个课程均使用Python和Jupyter Notebook进行指导，以便于实现贝叶斯建模。
课程大纲
课程分为几个模块，首先是PyMC3的基础部分。第一个模块介绍了PyMC3的基本概念及其语法，并介绍了集成在PyMC3中的可视化库ArViz。接下来，学习者将进入第二个模块，重点学习如何使用PyMC3解决回归和分类问题，同时处理数据中的异常值，并建立分层模型。最后，课程通过一个案例研究来帮助学习者应用所学知识。
在课程的后续模块中，学习者将接触到评价PyMC3推断结果质量的各种度量和指标，并能够通过实际案例掌握调试PyMC3算法的技巧。
最后，课程的无评分项目将利用学习者在课程中获得的技能，使用SIR模型对COVID-19病例动态进行建模，进一步巩固所学知识。
总体来说，该课程不仅适合在校学生，也非常适合想要进一步深入数据科学与统计领域的专业人士。课程结构清晰，提供丰富的实践机会，能够帮助学习者建立坚实的理论基础和实践经验。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-pymc3