课程主页: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis
在今天的科技时代，数据科学和统计学已成为推动各行各业发展的关键力量。为了成为一名出色的数据科学家，掌握统计分析的基础知识至关重要。因此，我想向大家推荐一门Coursera上的课程：贝叶斯统计：时间序列分析。这门课是贝叶斯统计系列课程的第四部分，旨在帮助实践中的数据科学家和统计学家进一步深化他们的分析技能。
这门课程首先介绍了什么是时间序列分析，它专注于建立时间序列中相关变量之间的依赖关系。课程内容建立在之前的课程上，尤其是“贝叶斯统计：从概念到数据分析”和“技术与模型”。
课程大纲如下：
第1周：时间序列与AR(1)过程简介
这一模块定义了平稳时间序列过程、自相关函数以及一阶自回归过程（AR(1)）。我们将讨论最大似然估计和AR(1)中的贝叶斯推断。
第2周：AR(p)过程
在这一模块中，我们将AR(1)过程的概念扩展到一般情况的AR(p)。我们将讨论最大似然估计和AR(p)中的贝叶斯后验推断。
第3周：正常动态线性模型，第1部分
在这一模块中，通过多个示例，我们定义并说明了正常动态线性模型（NDLM）。模型构建的方法也会在这里进行介绍。有关NDLM的贝叶斯滤波、平滑和预测的方法也会进行讨论和说明。
第4周：正常动态线性模型，第2部分
这一周的内容将继续扩展我们对正常动态线性模型的理解，深入探讨这一领域的更多应用。
第5周：最终项目
在最终项目中，你将使用正常动态线性模型来分析从Google Trend下载的时间序列数据集。
整体而言，这门课程非常适合已经掌握了基于微积分的概率的学员，能够帮助学员们建立扎实的时间序列分析能力，希望大家都能够积极参与，提升自己的数据分析水平！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis