课程主页: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis
在当今快速发展的数据科学领域，掌握统计分析的技能至关重要。对于有志于成为数据科学家或统计学家的学员来说，Coursera上提供的《贝叶斯统计：时间序列分析》课程无疑是一个不可错过的机会。作为一系列贝叶斯统计课程中的第四门，课程内容深入且充实，适合有一定基础的学员。
课程旨在帮助学员理解和应用时间序列分析的基本概念。对于那些熟悉基于微积分的概率知识的人来说，这门课程将是您在贝叶斯统计领域迈向更高水平的理想选择。
课程大纲：
- 第1周：时间序列与AR(1)过程介绍 – 学习平稳时间序列过程及自相关函数，以及如何通过极大似然估计和贝叶斯推断来对AR(1)进行参数估计。
- 第2周：AR(p)过程 – 将AR(1)过程的概念扩展到一般的AR(p)情况，讨论其最大似然估计和贝叶斯后验推断的方法。
- 第3周：正常动态线性模型，第1部分 – 定义和说明正常动态线性模型(NDLM)，并通过多种示例进行模型构建，以及贝叶斯滤波、平滑和预测方法。
- 第4周：正常动态线性模型，第2部分 – 预留章节，深入理解NDLM的更多内容。
- 第5周：期末项目 – 使用正常动态线性模型分析从Google Trends下载的时间序列数据集。
本课程不仅仅是理论知识的传授，更强调实际应用。学员将在最后的项目中获得宝贵的实践经验，通过实际的数据集进行分析，巩固所学知识。
如果您希望深入理解时间序列分析，并希望在数据科学领域获得更扎实的基础，我强烈推荐您参加这门课程。无论是从理论还是实践角度，这门课程都能够为您打开新的大门，让您在职业生涯中走得更远。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis