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Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics إذا كنت تبحث عن تعلم أسس الإحصاء بايزي، فإن دورة “إحصاء بايزي: التقنيات والنماذج” على منصة Coursera ستكون خيارًا ممتازًا لك. هذه الدورة هي الجزء الثاني من…
Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/compstats 안녕하세요, 블로그 독자 여러분! 오늘은 제가 최근에 수강한 Coursera의 ‘Introduction to Computational Statistics for Data Scientists’ 과정을 리뷰하고 추천하려고 합니다. 이 과정은 Databricks에서 제공하며, 데이터 과학에 관심이…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc 안녕하세요, 블로그 독자 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 Bayesian Inference with MCMC 과정을 소개하고, 리뷰해 보려고 합니다. 데이터 과학과 기계 학습에 관심이 있는 여러분에게 강력히 추천하고 싶은 과정입니다.…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics 코스 개요 코세라에서 제공하는 “Bayesian Statistics: Techniques and Models” 과정은 베이지안 통계의 기본을 소개하는 두 개의 과정 시퀀스의 두 번째 과정입니다. 이 과정은 간단한 공변량 모델을 사용하여…
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
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc はじめに ここでは、Coursera の「Bayesian Inference with MCMC」コースについてレビューし、推薦します。このコースは、ベイズモデルと推論のためのマルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）を紹介することを目的としています。 コースの概要 このコースでは、最初にモンテカルロ法の基本を学び、その後、Python を使った実践的な例を通して、アルゴリズムの動作を説明します。全体を通して、Python と Jupyter Notebook を用いて、PyMC3 を使用したベイズモデルの実装を行います。また、このコースは3つのコースから成る専門化の第2コースです。 シラバスの概要 モデルのパフォーマンスに関するトピックこのモジュールは、モデルの質を評価するためのトピックを概説します。機械学習のバックグラウンドを持つ人には馴染みのある指標も含まれますが、情報理論に根ざした概念についての意識を高めることを目指しています。 MCMC のためのメトロポリスアルゴリズムこのモジュールでは、マルコフ連鎖モンテカルロ法の穏やかな導入を行います。マルコフ連鎖の一般的な考え方と、分布からサンプリングする役割について説明します。メトロポリスおよびメトロポリス・ヘイスティングアルゴリズムも紹介され、Python で実装されます。 ギブスサンプリングとハミルトニアンモンテカルロアルゴリズムこのモジュールは、メトロポリスアルゴリズムの続編で、分布を推測するためのギブスサンプリングとハミルトニアンモンテカルロ (HMC) アルゴリズムを紹介します。ギブスサンプラーのアルゴリズムを詳細に説明し、HMC はその複雑さのために高水準の扱いを受けます。 まとめ 「Bayesian Inference with…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics はじめに 皆さん、こんにちは！今日はCourseraで提供されている「ベイズ統計学：技法とモデル」というコースについてレビューしようと思います。このコースは、ベイズ統計の基本を結ぶ2つのコースのうちの2つ目です。前のコースでは、単純な共役モデルを用いたベイズ手法を学びましたが、今回はより現実的なデータのために進化したモデルと計算技術に焦点を当てています。 コース概要 このコースでは、ベイズモデルの拡張とデータ解析技術を深めていきます。特に、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）を導入し、より一般的なモデルを学びます。これにより、複雑なデータを通じて、より正確な結論を導く方法を身につけることができます。 シラバスの詳細 コースは主に以下のテーマをカバーしています： 統計モデリングとモンテカルロ推定 – ベイズモデリングとその基礎を学びます。 マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC） – メトロポリス-ヘイスティング法やギブスサンプリングの手法を学び、収束の評価をします。 一般的な統計モデル – 線形回帰、ANOVAなど、様々なモデルを扱います。 カウントデータと階層モデリング – ポアソン回帰や階層モデリングについて掘り下げます。 キャップストーンプロジェクト – ピアレビューを伴うデータ分析プロジェクトが待っています。 受講の利点 このコースを受講することで、現実の問題に対するベイズ的アプローチの中心に位置するスキルを習得できます。他の受講者との交流やフィードバックを通じて、自身の分析の質を向上させることができる点も魅力です。 結論 ベイズ統計学に興味がある方、特にデータ分析や統計モデリングに深く関わりたい方には、このコースを強くお勧めします。実践的なプロジェクトを通じて学びながら、理論と実際のデータ解析のバランスを取ることができます。ぜひ挑戦してみてください！ Enroll Course:…
Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/compstats In der Welt der Datenwissenschaft ist ein solides Verständnis von statistischen Konzepten unerlässlich. Der Kurs “Introduction to Computational Statistics for Data Scientists”, angeboten von Databricks auf Coursera,…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc Einführung in die Bayesianische Inferenz mit MCMC Der Online-Kurs “Bayesian Inference with MCMC” auf Coursera ist eine hervorragende Gelegenheit, um in die Welt der Bayesianischen Modellierung und…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics Einführung in die Bayesianische Statistik Die bayesianische Statistik hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen, insbesondere in der Datenwissenschaft und wissenschaftlichen Forschung. Der Kurs “Bayesian Statistics:…