Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/compstatsintro

Introduction

Dans le vaste monde des statistiques, l’une des approches les plus prometteuses et en pleine expansion est la statistique bayésienne. Si vous êtes un aspirant scientifique des données ou tout simplement curieux d’apprendre les bases de cette méthode, le cours ‘Introduction to Bayesian Statistics’ sur Coursera est fait pour vous.

Aperçu du cours

Ce cours a pour objectif d’introduire les statistiques computationnelles aux nouveaux venus dans le domaine des données. Les participants commenceront par apprendre les fondamentaux de la probabilité, de la modélisation et de l’inférence bayésienne. Ce programme constitue le premier chapitre d’une spécialisation de trois cours, en utilisant Python et les notebooks Jupyter pour illustrer et effectuer des modélisations bayésiennes. Vous pouvez consulter le site du cours à cet endroit.

Programme détaillé

• Configuration de l’environnement

  Cette première étape introduit l’environnement informatique pour la spécialisation. Vous découvrirez l’écosystème Databricks pour la science des données et aurez la possibilité de déployer les notebooks sur Binder pour un accès sans configuration.

• Introduction aux Fondamentaux de la Probabilité

  Dans ce module, vous apprendrez les bases de la probabilité et des statistiques. L’accent sera mis sur la familiarisation avec les termes et concepts essentiels.

• Introduction Pratique aux Distributions Courantes

  Ce module vous présentera des distributions courantes, avec le code Python nécessaire pour générer, tracer et interagir avec ces distributions. Vous apprendrez également comment effectuer l’estimation du maximum de vraisemblance (MLE) pour diverses distributions et l’estimation par densité par noyau (KDE) pour les distributions non paramétriques.

• Algorithmes d’Échantillonnage

  Ce module introduit divers algorithmes d’échantillonnage pour générer des distributions. Vous serez également initié au code Python utilisé pour effectuer cet échantillonnage.

Recommandation

Je recommande vivement ce cours aux personnes qui souhaitent acquérir une base solide en statistique bayésienne et en statistiques computationnelles. L’utilisation de Python et des notebooks Jupyter facilite l’apprentissage en rendant les concepts abstraits plus concrets. Que vous soyez un débutant ou ayez quelques connaissances en statistique, ce cours vous fournira des outils et techniques utiles pour vos projets futurs.

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/compstatsintro