课程主页: https://www.coursera.org/learn/compstatsintro
随着数据科学的迅速发展，贝叶斯统计成为了许多数据科学家与分析师必备的技能。在这方面，Coursera上的《贝叶斯统计入门》课程为初学者提供了一个绝佳的起点。
课程概述：本课程的目标是向有抱负或新入行的数据科学家介绍计算统计。学习者将首先了解概率的基础、贝叶斯建模和推理。课程使用Python和Jupyter Notebook进行实际操作，帮助学员在实践中巩固所学知识。
课程大纲：
1. 环境设置：介绍了本专门课程的计算环境。学员将了解Databricks生态系统，以便于数据科学工作。用户还可以通过Binder访问笔记本，以便于无设置访问。
2. 概率基础入门：在这一模块中，您将学习概率与统计的基础知识，特别是对术语和概念的熟悉。
3. 常见分布的实用入门：这一模块将介绍常见分布，并使用Python代码生成、绘制和与这些分布进行交互。还将学习如何对不同的分布执行最大似然估计（MLE）和非参数分布的核密度估计（KDE）。
4. 抽样算法：本模块介绍了用于生成分布的各种抽样算法，并介绍了Python代码以执行抽样。
整个课程通过动手操作的方式，加深了对贝叶斯统计的理解，非常适合初学者。作为三门课程中的第一门，《贝叶斯统计入门》为后续更深入的学习奠定了坚实的基础。
如果您想开始学习贝叶斯统计，提升您的数据科学技能，强烈推荐您参加这个课程！更多信息请访问 课程网站。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/compstatsintro