Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc
A inferência bayesiana tem ganhado destaque na área de estatística e aprendizado de máquina, especialmente com a crescente necessidade de análises complexas e modelagens preditivas. O curso “Inferência Bayesiana com MCMC”, disponível na plataforma Coursera, oferece uma introdução completa aos métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) aplicados à modelagem e inferência bayesiana.
### Visão Geral do Curso
Este curso é o segundo de uma especialização composta por três cursos e é focado no aprendizado de algoritmos MCMC utilizando Python e Jupyter Notebooks. Os alunos começam com uma introdução aos métodos de Monte Carlo, que se complementa com exemplos práticos que demonstram sua aplicação. É uma oportunidade valiosa para quem possui algum conhecimento prévio em estatística e deseja aprofundar-se nas técnicas de modelagem bayesiana.
### Syllabus Detalhado
- Tópicos em Desempenho de Modelos: Neste módulo, você aprenderá sobre as métricas utilizadas para avaliar a qualidade dos modelos. Os conceitos são discutidos com base na Teoria da Informação, ideal para quem tem uma formação em Machine Learning.
- Algoritmos Metropolis para MCMC: Este módulo oferece uma introdução amigável aos métodos MCMC. Você aprenderá sobre cadeias de Markov e implementará os algoritmos Metropolis e Metropolis-Hastings em Python, permitindo uma compreensão mais intuitiva.
- Amostragem Gibbs e Algoritmos de Monte Carlo Hamiltoniano: Continuando a partir do módulo anterior, é aqui que você explora a amostragem Gibbs e o Complexo Algoritmo Hamiltoniano (HMC). O curso é projetado para preparar os alunos para o uso do PyMC3 no terceiro curso da especialização.
O conteúdo é bastante técnico, mas é bem estruturado, permitindo que mesmo iniciantes consigam acompanhar a evolução dos tópicos. Além disso, a competência do instrutor e a interatividade dos Jupyter Notebooks enriquecem a experiência de aprendizado.
### Considerações Finais
Recomendo o curso “Inferência Bayesiana com MCMC” a todos que desejam avançar suas habilidades em estatística, modelagem e programação em Python. Com uma base sólida e exemplos práticos, esta formação pode ser o diferencial que você procura para sua carreira em ciência de dados.
Para mais informações, você pode visitar o site do curso aqui.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc