Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc
Introducción
Si estás interesado en el modelado bayesiano y la inferencia estadística, el curso ‘Bayesian Inference with MCMC’ en Coursera es una excelente opción. Este curso se centra en los Métodos de Monte Carlo por Cadenas de Markov (MCMC), una técnica fundamental en el análisis bayesiano moderno.
Descripción del curso
El objetivo de este curso es introducir a los estudiantes en los métodos de MCMC para el modelado e inferencia bayesiana. A lo largo del curso, los participantes aprenderán los conceptos básicos de los métodos de Monte Carlo y se involucrarán en ejemplos prácticos utilizando Python. Esto resulta muy útil para ilustrar cómo funcionan estos algoritmos.
Temario
El curso está organizado en distintos módulos que abordan los siguientes temas:
- Topics in Model Performance: Aquí se presenta una visión general de la calidad de los modelos, enfatizando las métricas que se relacionan con la Teoría de la Información.
- The Metropolis Algorithms for MCMC: Este módulo introduce los métodos de MCMC, centrándose en los algoritmos de Metropolis y Metropolis-Hastings, que son fundamentales para el muestreo de distribuciones.
- Gibbs Sampling and Hamiltonian Monte Carlo Algorithms: Se profundiza en el muestreo de Gibbs y el Método de Monte Carlo Hamiltoniano (HMC). A pesar de que HMC se presenta a un nivel más alto, se incluyen detalles importantes sobre el muestreo de Gibbs.
Recursos adicionales
Los estudiantes tienen acceso a notebooks de Jupyter para realizar los ejercicios prácticos. Las instrucciones para descargar y ejecutar estos notebooks son claras y accesibles, lo que facilita el aprendizaje. Puedes acceder a la información completa en la página oficial del curso: Bayesian Inference with MCMC.
Recomendación
Recomiendo encarecidamente este curso a aquellos que tengan un trasfondo en estadística o aprendizaje automático y que deseen profundizar en la inferencia bayesiana. La estructura del curso permite un aprendizaje progresivo y las aplicaciones prácticas en Python refuerzan la comprensión teórica. Es una excelente forma de adquirir habilidades que son cada vez más demandadas en el análisis de datos y la ciencia de datos.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc