Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics
إذا كنت تبحث عن تعلم أسس الإحصاء بايزي، فإن دورة “إحصاء بايزي: التقنيات والنماذج” على منصة Coursera ستكون خيارًا ممتازًا لك. هذه الدورة هي الجزء الثاني من سلسلة دراسية تتناول الأسس الأساسية للإحصاء بايزي، حيث تُبنى على الدورة الأولى التي قدمت مفاهيم إحصائية بسيطة من خلال نماذج بسيطة من الكونجوجيت.
الدورة تهدف إلى توسيع مجموعة الأدوات الخاصة بنا في الإحصاء بايزي من خلال استخدام نماذج أكثر تعقيدًا وتقنيات حسابية تناسبها. مع تقدمنا في التفصيل، سيتم توفير أدوات وتقنيات أكثر تطورًا لتطبيقات حقيقية تتطلب استنتاجات دقيقة.
نظرة عامة على المقرر:
- نمذجة إحصائية وتقدير مونت كارلو: يتناول هذا الجزء كيفية بناء نماذج بايزية وكيفية استخدام تقدير مونت كارلو للفهم العميق للبيانات.
- سلسلة ماركوف مونت كارلو (MCMC): سيتعلم المشاركون أساليب مهمة مثل Metropolis-Hastings وGibbs sampling، بالإضافة إلى تقييم التقارب.
- نماذج إحصائية شائعة: سيتم تناول الانحدار الخطي وANOVA والانحدار اللوجستي، مما يعزز فهمنا لإعدادات نماذج مختلفة.
- البيانات العددية ونمذجة هرمية: سيتعرف الطلاب على تحليل الانحدار البواسوني وتقنيات النمذجة الهرمية.
- مشروع التخرج: يتيح للطلاب فرصة العمل على مشروع تحليل بيانات يتم مراجعته من قبل الأقران.
بفضل محتوى هذه الدورة، ستتوسع أدواتك في الإحصاء بايزي، وتصبح أكثر قدرة على معالجة بيانات العالم الحقيقي. تعتبر هذه الدورة مثالية للطلاب والمهنيين الذين يعملون في مجالات البيانات والتحليل الإحصائي، حيث تقدم أساسًا قويًا لتطبيق الأساليب الإحصائية المتقدمة.
إذا كنت جادًا في تحسين مهاراتك الإحصائية، فإنني أوصي بشدة بالانضمام إلى هذه الدورة. فلن تخسر شيئًا، بل ستحصل على معرفة وإمكانات جديدة تساعدك في التقدم في مجالك.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics