Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis
Si vous êtes un data scientist en herbe ou un statisticien aguerri, le cours Bayesian Statistics: Time Series Analysis est un incontournable sur Coursera. Ce cours est le quatrième d’une séquence qui introduit les fondements des statistiques bayésiennes, et il s’appuie sur les connaissances acquises dans les cours précédents : Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis, Techniques and Models et Mixture Models.
Au cours de ce module, vous plongerez dans l’analyse des séries temporelles, un domaine qui se concentre sur la modélisation de la dépendance entre les éléments d’une séquence de variables temporellement liées. Le cours est structuré de manière pédagogique avec un calendrier hebdomadaire qui couvre différents aspects.
Semaine 1 : Introduction aux séries temporelles et processus AR(1)
Vous commencerez par définir les processus de séries temporelles stationnaires, la fonction d’autocorrélation et le processus autorégressif d’ordre un (AR(1)). L’estimation des paramètres via la méthode du maximum de vraisemblance et l’inférence bayésienne dans le contexte de l’AR(1) seront également abordées.
Semaine 2 : Le processus AR(p)
La deuxième semaine étendra les concepts de l’AR(1) aux processus AR(p), en abordant également l’estimation par maximum de vraisemblance et l’inférence bayésienne.
Semaine 3 et 4 : Modèles linéaires dynamiques normaux, Partie I et II
Ces semaines seront consacrées aux modèles linéaires dynamiques normaux (NDLMs). Vous apprendrez à construire des modèles basés sur la fonction de prévision et à appliquer les méthodes de filtrage, de lissage et de prévision bayésienne.
Semaine 5 : Projet final
Enfin, vous aurez l’opportunité d’appliquer vos connaissances en analysant un ensemble de données de séries temporelles téléchargé depuis Google Trends. Ce projet vous permettra de mettre en pratique tout ce que vous aurez appris durant le cours.
Dans l’ensemble, ce cours est idéal pour ceux qui souhaitent approfondir leurs compétences en statistiques bayésiennes appliquées aux séries temporelles. Je vous recommande vivement de l’explorer, surtout si vous souhaitez utiliser ces compétences dans des contextes réels comme l’analyse de données économiques, financières ou même comportementales. Ne manquez pas cette occasion d’améliorer votre expertise statistique !
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis