Bayesian统计入门课程介绍与评测

10 月 11, 2024 #Jupyter Notebook, #Python编程, #抽样算法, #数据科学, #最大似然估计, #机器学习, #概率基础, #统计学, #计算统计, #贝叶斯理论

在当今数据科学迅速发展的时代，拥有扎实的统计基础尤为重要。Coursera提供的《Bayesian统计入门课程》旨在帮助有志于成为数据科学家的初学者或新手掌握计算统计的基础知识。

课程的目标是通过学习基本概率、贝叶斯建模和推理，帮助学员理解和应用贝叶斯统计。课程采用Python和Jupyter notebooks，提供实践操作机会，使学员能够开发和应用贝叶斯模型。

课程大纲包括：

环境设置：学员将获得Databricks数据科学生态系统的介绍，并可通过Binder进行无设置访问。
概率基础：学习统计和概率的基础知识，了解相关术语和概念。
常见分布的动手入门：介绍常见分布，以及如何使用Python代码生成、绘制和互动。学员还将学习如何为各种分布执行最优似然估计（MLE）和核密度估计（KDE）。
抽样算法：学习各种抽样算法及其在Python中的实现。

总体来说，该课程为学习贝叶斯统计打下了良好的基础，适合希望通过系统学习提升数据科学能力的学员，是一个不可多得的学习机会。