Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-pymc3
Der Kurs ‘Introduction to PyMC3 for Bayesian Modeling and Inference’, der auf Coursera angeboten wird, ist eine hervorragende Gelegenheit für alle, die sich für Bayessche Modellierung und Inferenz interessieren. In diesem Blogbeitrag teile ich meine Gedanken über den Kurs, seine Inhalte und warum ich ihn jedem ans Herz legen möchte, der seine Kenntnisse in Bayesian Analytics vertiefen möchte.
Kursübersicht
Der Kurs hat das Ziel, die Teilnehmer in PyMC3 einzuführen, einem leistungsstarken Tool zur probabilistischen Programmierung. Der Kurs ist Teil einer Spezialisierung, die aus drei Kursen besteht, und ist ideal für alle, die bereits grundlegende Kenntnisse in Python haben und Jupyter-Notebooks zur Durchführung ihrer Analysen nutzen möchten. In jedem Modul wird ein spezifischer Aspekt des Bayesian Modeling behandelt, wobei große Wert auf praktische und anwendungsorientierte Lernmethoden gelegt wird.
Kursinhalte
Der Kurs ist in mehrere Hauptmodule unterteilt, die jeweils auf verschiedene Aspekte von PyMC3 eingehen:
- Einführung in PyMC3 – Teil 1: In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen der PyMC3-Umgebung und grundlegende Konzepte der Modellierung kennen. Außerdem wird die Visualisierungsbibliothek ArViz eingeführt, die in PyMC3 integriert ist.
- Einführung in PyMC3 – Teil 2: Dieser Abschnitt behandelt Regression, Klassifikation und den Umgang mit Ausreißern in Daten. Hier wird auch eine Fallstudie vorgestellt, um die erlernten Konzepte anzuwenden.
- Metriken in PyMC3: Hier erfahren Sie, wie Sie die Qualität der Lösungen, die Sie mit PyMC3 inferiert haben, bewerten können, und es werden praktische Beispiele gegeben, um verschiedene Methoden und Visualisierungen in PyMC3 zu demonstrieren.
- Modellierung von COVID-19-Fällen: Ihr Abschlussprojekt wird sich auf die Modellierung der Krankheitsdynamik von COVID-19 konzentrieren, bei dem Sie reale Daten verwenden, um die Parameter des SIR-Modells abzuleiten.
Warum ich diesen Kurs empfehle
Der Kurs ist reich an Inhalten und bietet eine ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Anwendungen. Die Verwendung von Jupyter-Notebooks ermöglicht es den Teilnehmern, das Gelernte sofort in die Tat umzusetzen, was den Lernprozess erheblich bereichert. Außerdem wird das Lernen durch praktische Fallstudien und Projekte gefördert, die auf realen Daten basieren.
Der Kurs wird regelmäßig aktualisiert und ist eine wertvolle Ressource für Data Scientists und Analysten, die ihre Fähigkeiten im Bereich der Bayesschen Modellierung erweitern möchten.
Ich kann diesen Kurs nur wärmstens empfehlen, um nicht nur Bayessche Statistik besser zu verstehen, sondern auch, um qualitativ hochwertige Modelle zu erstellen, die in der realen Welt angewendet werden können.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Kurs ‘Introduction to PyMC3 for Bayesian Modeling and Inference’ eine interessante und lehrreiche Erfahrung bietet. Unabhängig von Ihrem Kenntnisstand in der Statistik wird dieser Kurs Ihnen den nötigen Einblick und die praktischen Fähigkeiten vermitteln, um effektive Bayesian-Modelle zu erstellen.
Besuchen Sie die Kurswebsite für weitere Informationen.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-pymc3