Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/compstats
Dans un monde où les données sont omniprésentes et prennent des formes variées, la maîtrise des statistiques et, en particulier, des méthodes bayésiennes devient essentielle pour les data scientists modernes. Le cours Introduction to Computational Statistics for Data Scientists, offert par Databricks sur Coursera, est une occasion en or pour quiconque souhaite approfondir ses compétences dans ce domaine innovant.
Ce cours se concentre sur l’inférence bayésienne et présente les techniques et outils nécessaires pour effectuer des analyses statistiques adaptées à de grands ensembles de données. Au fur et à mesure que les industrielles s’orientent vers des solutions basées sur les données, la demande de statistiques computationnelles ne fait qu’augmenter.
Le syllabus du cours est bien structuré et débute avec une introduction aux statistiques bayésiennes. Ici, les participants reçoivent un aperçu des concepts fondamentaux et des applications pratiques de ces statistiques. Ensuite, on explore des méthodes avancées telles que l’inférence bayésienne avec les MCMC (Markov Chain Monte Carlo), que l’on peut découvrir plus en détail dans ce module dédié : Bayesian Inference with MCMC.
Le cours continue par une introduction à PyMC3 pour le modèle bayésien et l’inférence, permettant aux participants de manipuler des statistiques bayésiennes à l’aide d’un outil robuste et moderne offrant une interface intuitive.
En total, ce cours est un must pour ceux qui évoluent dans le monde de la science des données et qui cherchent à acquérir une base solide dans les statistiques computationnelles, avec un accent particulier sur les méthodes bayésiennes. Je recommande vivement de s’inscrire à ce cours, non seulement pour sa richesse en contenu, mais aussi pour sa capacité à transformer votre approche analytique des données.
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