课程主页: https://www.coursera.org/learn/compstatsintro
随着数据科学的快速发展，Bayesian统计方法在许多领域得到了广泛的使用。如果你是一位新手数据科学家，或者希望进一步了解计算统计学，这门名为《Bayesian统计入门》的课程就是你的不二选择。
这门课程旨在介绍计算统计学的基础知识，特别是Bayesian建模与推断。课程采用Python和Jupyter笔记本，帮助学生通过实践掌握不同的Bayesian统计模型。课程网站位于 [这里](https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/index.html)。
## 课程大纲
本课程分为几个模块，涵盖了从概率基础到常见分布的方方面面。以下是课程的主要内容：
1. **环境设置**：介绍Databricks生态系统，以及如何在课程中使用便捷的Binder工具。
2. **概率基础**：建立概率和统计的基本概念，是整个课程的基础。
3. **常见分布的实战介绍**：学习如何使用Python生成和绘制常见分布，掌握最大似然估计（MLE）和核密度估计（KDE）。
4. **采样算法**：了解各种采样算法，并学习如何用Python实现采样。
## 为什么推荐这门课程？
这门课程通过理论与实践相结合的方式，让学生在掌握基础知识的同时，还能通过实际操作来巩固所学内容。课程设置合理，适合数据科学的初学者和有一定基础的学员。
如果你想深入理解Bayesian统计和计算统计学，不妨考虑一下这门课程。它不仅会提升你的理论知识，也会让你在实践中获得宝贵的经验。相信通过这堂课，你将为将来的数据分析和模型构建打下坚实的基础！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/compstatsintro