Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-pymc3
Introducción
La ciencia de datos y el análisis de datos se han convertido en campos fundamentales en la toma de decisiones de numerosas disciplinas. Uno de los enfoques más interesantes y poderosos es el modelado bayesiano, y en este contexto, el curso Introducción a PyMC3 para Modelado Bayesiano e Inferencia en Coursera es una excelente oportunidad para aquellos que desean adentrarse en este mundo.
Descripción del Curso
Este curso tiene como objetivo introducir a los asistentes en PyMC3, una biblioteca de Python que facilita la creación de modelos probabilísticos. La estructura del curso consta de tres módulos que guiarán al alumno desde lo más básico de PyMC3 hasta la aplicación en problemas reales.
Sílabo
Introducción a PyMC3 – Parte 1
El primer módulo introduce el marco de trabajo de PyMC3 y algunos conceptos relacionados con el modelado. También se presenta ArViz, una biblioteca de visualización integrada en PyMC3. Se pueden encontrar las instrucciones para descargar y ejecutar los cuadernos en este enlace.
Introducción a PyMC3 – Parte 2
En este módulo se aprende a utilizar PyMC3 para resolver problemas de regresión y clasificación, además de tratar con datos atípicos y crear modelos jerárquicos. Incluye un estudio de caso que aplica los conceptos aprendidos en las partes anteriores.
Métricas en PyMC3
El tercer módulo introduce diversas medidas para evaluar la calidad de las soluciones inferidas con PyMC3. Se utilizan ejemplos prácticos que ilustran los métodos y visualizaciones disponibles en la biblioteca.
Modelado de Casos de COVID-19
Este proyecto final y no evaluado utiliza todo lo aprendido en el curso para modelar la dinámica de la enfermedad de COVID-19 a través de un modelo SIR. El objetivo es inferir los parámetros del modelo utilizando datos reales.
Recomendación
Si estás interesado en aprender sobre el modelado bayesiano y cómo aplicarlo a problemas reales, recomiendo encarecidamente este curso. A lo largo de las lecciones, la interacción con Python y los cuadernos Jupyter facilita la comprensión. Además, los casos de estudio, especialmente en el contexto de COVID-19, son altamente relevantes y aplicables en el mundo actual.
Ya sea que seas un principiante en el campo del análisis de datos o un profesional que busca ampliar su conjunto de habilidades, este curso proporciona una sólida base en el uso de PyMC3 para la inferencia bayesiana y el modelado probabilístico.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-pymc3