Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics
Dans le monde en constante évolution de la statistique, le cours ‘Bayesian Statistics: Techniques and Models’ sur Coursera se démarque comme une ressource précieuse pour quiconque souhaite approfondir sa compréhension des statistiques bayésiennes.
Ce cours représente la deuxième partie d’une séquence en deux cours, construite sur les bases posées dans le premier cours ‘Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis’. Alors que le premier cours introduit les méthodes bayésiennes à travers des modèles conjugués simples, celui-ci plonge plus profondément dans l’océan de la modélisation statistique.
La plupart des données du monde réel nécessitent des modèles plus sophistiqués pour obtenir des conclusions réalistes. L’un des principaux objectifs de ce cours est d’élargir notre ‘boîte à outils bayésienne’ avec des modèles plus généraux et des techniques de calcul adaptées.
Le contenu du cours est soigneusement structuré, commençant par une introduction à la modélisation statistique et à l’estimation de Monte Carlo. Ensuite, il explore les chaînes de Markov et la technique de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC), en passant par des méthodes telles que le Metropolis-Hastings et l’échantillonnage de Gibbs. Ces techniques sont essentielles pour quiconque travaille avec de grandes quantités de données ou des modèles compliqués.
Le cours aborde ensuite les modèles statistiques courants, y compris la régression linéaire, l’ANOVA, et la régression logistique. Une attention particulière est portée sur les données de comptage et la modélisation hiérarchique, comprenant des analyses telles que la régression de Poisson. Cette diversité permet aux apprenants d’acquérir des compétences polyvalentes utilisées dans de nombreux domaines d’application.
Enfin, les participants auront l’opportunité de mettre en pratique leurs nouvelles compétences lors d’un projet final évalué par les pairs. Ce projet est une excellente occasion de réaliser une analyse de données concrète, ajoutant une dimension pratique à l’apprentissage.
En résumé, je recommande vivement le cours ‘Bayesian Statistics: Techniques and Models’ à tous ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances en statistiques bayésiennes et développer des compétences pratiques dans la modélisation statistique avancée. Que vous soyez étudiant, chercheur ou professionnel, ce cours enrichira votre compréhension et vos capacités en analyse de données.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics