Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics

Einführung in die Bayesianische Statistik

Die bayesianische Statistik hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen, insbesondere in der Datenwissenschaft und wissenschaftlichen Forschung. Der Kurs “Bayesian Statistics: Techniques and Models” auf Coursera ist der zweite Teil einer zweiteiligen Reihe, die sich mit den grundlegenden Aspekten der bayesianischen Statistik beschäftigt.

Im ersten Teil, “Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis”, wurden die Grundlagen der bayesianischen Methoden mit einfachen, konjugierten Modellen eingeführt. Der zweite Teil baut auf diesen Kenntnissen auf und erweitert das Verständnis durch die Anwendung komplexerer Modelle und computergestützter Techniken.

Kursinhalte und Lernziele

Der Kurs behandelt eine Vielzahl von Themen, die für die Anwendung der bayesianischen Statistik in der Praxis entscheidend sind. Zu den Hauptinhalten gehören:

• Statistical modeling und Monte Carlo Estimation: Die Studierenden lernen, wie statistische Modelle erstellt werden und was Monte Carlo Schätzungen sind.
• Markov Chain Monte Carlo (MCMC): Techniken wie Metropolis-Hastings und Gibbs-Sampling werden behandelt, ebenso wie die Bewertung der Konvergenz dieser Methoden.
• Häufige statistische Modelle: Der Kurs vermittelt Kenntnisse über lineare Regression, ANOVA, logistische Regression und multiple Faktor-ANOVA.
• Zähldaten und hierarchische Modellierung: Hier werden Poisson-Regressionsmodelle und hierarchische Datenstrukturen erklärt.
• Capstone-Projekt: Am Ende des Kurses müssen die Teilnehmer ein Peer-Review-Datenanalyse-Projekt durchführen, was die praktischen Fertigkeiten und das erlernte Wissen zusammenführt.

Warum diesen Kurs belegen?

Dieser Kurs ist besonders empfehlenswert für Datenwissenschaftler, Forscher und Studenten, die ihr Wissen über bayesianische Methoden vertiefen möchten. Durch die Kombination von theoretischem Wissen und praktischen Anwendungen ermöglicht der Kurs den Teilnehmern, ihre Fähigkeiten entscheidend zu erweitern und somit wertvolle Einblicke in reale Datenprobleme zu gewinnen.

Die Struktur und die aufeinander aufbauenden Themen machen es einfach, die Inhalte zu verstehen und anzuwenden. Besonders positiv hervorzuheben ist das Capstone-Projekt, welches die Möglichkeit bietet, das Gelernte an realen Datensätzen anzuwenden und durch Peer-Review wertvolles Feedback zu erhalten.

Fazit

Insgesamt ist der Kurs “Bayesian Statistics: Techniques and Models” auf Coursera eine ausgezeichnete Wahl für alle, die ihre Kenntnisse in der bayesianischen Statistik vertiefen und praktische Erfahrungen sammeln möchten. Ich kann diesen Kurs nur empfehlen!

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics