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データサイエンティストのための計算統計入門コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/compstats はじめに 最近、Courseraで提供されている「データサイエンティストのための計算統計入門」コースを受講しました。このコースは、Databricksによって提供されており、ベイズ推論に関する実践的な知識を得るための素晴らしい機会です。 コースの概要 このコースは、計算統計の基本を学び、データサイエンティストとしてのスキルを向上させることを目的としています。特に、スケーラブルなデータ解析に必要な技術やツールを理解する内容になっています。さまざまなトピックがカバーされ、特にベイズ統計に集中しています。 カリキュラム ベイズ統計入門: ベイズ統計の基本的な概念を理解するためのレッスン。 MCMCによるベイズ推論: ベイズモデリングと推論のためのマルコフ連鎖モンテカルロ法の紹介。 PyMC3によるベイズモデリングと推論入門: PyMC3を使用したベイズモデリングの基礎を学ぶ。 感想と推奨 このコースは、計算統計の基本からベイズ推論の実践的な応用まで幅広くカバーしています。各モジュールは特に実用的な内容であり、理論的な理解を深めるだけでなく、実践的なスキルも身につけることができます。また、講師陣の質も高く、わかりやすい説明が好印象でした。 データサイエンスや統計学に興味がある方には、ぜひ受講をお勧めします。自己学習の一環として、またはキャリアの成長に役立てるためにも、このコースは間違いなく役立つことでしょう。 Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/compstats

ベイズ統計入門コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/compstatsintro Introduction to Bayesian Statistics コースについて みなさんこんにちは!データサイエンスに興味がある方に向けて、Courseraにある「Introduction to Bayesian Statistics」というコースを紹介します。このコースは特に、新しいデータサイエンティストや学習したい方々に最適です。 コース概要 このコースの目的は、計算統計学を新たに学びたい方々にベイズモデルと推論の基本を理解してもらうことです。参加者は確率の基礎から始まり、ベイズモデリングや推論について学びます。また、このコースは3つのコースからなる専門分野の第一弾となっています。 使用する技術 PythonとJupyterノートブックを活用し、ベイズモデリングの実践を通して理論を学びます。特に、DatabricksエコシステムとBinderにも触れることで、最小限の設定での作業が可能になります。 シラバスの重要ポイント 環境設定: Specialization用の計算環境についての紹介。 確率の基礎: 確率と統計の基本的な用語と概念について学びます。 一般的な分布の実践的な紹介: さまざまな分布を生成し、プロットして交流するPythonコードを学びます。 サンプリングアルゴリズム: さまざまなサンプリングアルゴリズムについて学びます。 おすすめポイント このコースは理論と実践にバランスが取れているため、実際のデータ分析に直結します。初心者にも優しい内容で、段階的に進められるため、安心して学ぶことができます。また、参加者同士での交流も活発で、質問しやすい環境が魅力です。 まとめ データサイエンスの旅を始めるには最高の第一歩となるこのコースを、ぜひ受講してみてください。興味のある方は、下記のリンクからコースにアクセスできます。 Introduction…