The Eye to Your Ideal Course
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning 코스 개요 최근에 Coursera에서 수강한 ‘Mathematics for Machine Learning: PCA’ 코스는 머신러닝의 중요한 기초인 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다. 이 중급 과정은…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models 안녕하세요, 여러분! 오늘은 최근에 수강한 Coursera의 'Probabilistic Graphical Models 1: Representation' 코스를 리뷰하고 추천해 보려고 합니다. 이 코스는 복잡한 도메인에서 확률 분포를 인코딩하기 위한 강력한 프레임워크인 확률적…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistics-for-data-science-python 강좌 소개 ‘Statistics for Data Science with Python’은 데이터 분석에 필요한 통계적 방법과 절차의 기본 원리를 소개하는 강좌입니다. 이 강좌를 통해 데이터 수집, 기술 통계, 데이터 시각화,…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/predictive-modeling-model-fitting-regression-analysis 강좌 소개 최근 데이터 분석과 기계 학습 분야가 급격히 발전하면서, 예측 모델링, 모델 적합 및 회귀 분석의 중요성이 더욱 커졌습니다. Coursera에서 제공하는 ‘Predictive Modeling, Model Fitting, and…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/biostatistics-2 Coursera 수업 리뷰: Mathematical Biostatistics Boot Camp 2 안녕하세요, 데이터 분석과 통계에 관심이 있는 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공되는 ‘Mathematical Biostatistics Boot Camp 2’라는 과정을 리뷰하고 추천해 드리려고…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis 안녕하세요, 데이터 과학과 통계에 관심이 많은 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 Bayesian Statistics: Time Series Analysis 코스를 리뷰하고 추천하고자 합니다. 이 코스는 실무 및 예비 데이터 과학자와 통계학자를…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis 皆さん、こんにちは！今日はCourseraで提供されている「Bayesian Statistics: Time Series Analysis」というコースについてお話しします。このコースは、データサイエンティストや統計学者を目指す方々に向けて設計されており、ベイジアン統計学の基礎を深く理解できる機会を提供してくれます。 このコースは、4つのコースからなるシリーズの第4部であり、以前の「Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis」、「Techniques and Models」、そして「Mixture models」に基づいています。そのため、受講者は事前にこれらのコースを履修していることが望ましいです。 特に、時間系列分析は、時間的に関連する変数のシーケンス間の依存関係をモデル化することに焦点を当てています。このコースの成功には、微積分を基盤とした確率論の知識が求められます。 シラバス紹介 第1週: 時間系列とAR(1)プロセスの紹介このモジュールでは、定常時間系列プロセス、自己相関関数、AR(1)プロセスについて定義し、最大尤度法とベイジアン推論を通じてパラメータ推定についても学びます。 第2週: AR(p)プロセス第1週で学んだAR(1)プロセスの概念を一般化したAR(p)プロセスについて学び、最大尤度推定とベイジアン事後推論について議論します。 第3週: 正規動的線形モデル、パートIここでは、正規動的線形モデル(NDLM)の定義といくつかの例を通じてその構築方法を学びます。ベイジアンフィルタリング、スムージング、予測方法が説明されます。 第4週: 正規動的線形モデル、パートII第3週の続きとして、さらに詳細に学びます。 第5週: 最終プロジェクトこの最終プロジェクトでは、正規動的線形モデルを用いてGoogleトレンドからダウンロードした時間系列データセットを分析します。…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mixture-models Einführung in die Bayessche Statistik: Mischmodelle Statistik kann eine herausfordernde Disziplin sein, doch mit dem Coursera-Kurs „Bayesian Statistics: Mixture Models“ wird das Lernen effizient und praxisorientiert gestaltet.…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data Wenn du schon einmal von dem Sprichwort “Korrelation bedeutet nicht Kausalität” gehört hast und dich je…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/business-data En el mundo empresarial actual, la toma de decisiones informadas es más crucial que nunca. Para ayudar a profesionales y estudiantes a mejorar sus habilidades analíticas, Coursera…