Cette Specializations s'adresse à tous les apprenants cherchant à développer des compétences en statistiques, en statistiques bayésiennes, en inférence bayésienne, en programmation R, et bien plus encore. A travers quatre cours complets (Du concept à l'analyse des données ; Techniques et modèles ; Modèles de mélange ; Analyse des séries temporelles) et un projet final, vous couvrirez les méthodes bayésiennes - telles que les modèles conjugués, le MCMC, les modèles de mélange et la modélisation linéaire dynamique - qui vous fourniront les compétences nécessaires pour effectuer des analyses, faire des prévisions et créer des modèles statistiques en utilisant des données du monde réel.
Spécialisation Statistiques bayésiennes
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Enseignant principal
Spécialisation Statistiques bayésiennes
Statistiques bayésiennes pour la modélisation et la prédiction. Apprenez les bases et mettez en pratique vos compétences en matière d'analyse de données.
Instructeurs : Matthew Heiner
16 971 déjà inscrits
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
(386 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez
Inférence bayésienne
Prévision des séries temporelles
Modélisation hiérarchique
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Enseigné en Anglais
62 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de University of California, Santa Cruz
Spécialisation - série de 5 cours
Ce que vous apprendrez
Décrire et appliquer l'approche bayésienne des statistiques.
Expliquez les principales différences entre les approches bayésienne et fréquentiste.
Maîtriser les bases de l'environnement informatique R.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Statistiques bayésiennes
Catégorie : Distribution de probabilité
Catégorie : Probabilité
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Statistiques
Catégorie : Microsoft Excel
Ce que vous apprendrez
Communiquer efficacement les résultats de l'analyse des données.
Utiliser les résultats de la modélisation statistique pour tirer des conclusions scientifiques.
Étendre les modèles statistiques de base pour tenir compte des observations corrélées à l'aide de modèles hiérarchiques.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Statistiques bayésiennes
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Distribution de probabilité
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Simulations
Catégorie : Modèle de Markov
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Probabilité
Ce que vous apprendrez
Expliquez les principes de base de l'algorithme d'ajustement d'un modèle de mélange.
Calculez l'espérance et la variance d'une distribution de mélange.
Utiliser des modèles de mélange pour résoudre des problèmes de classification et de regroupement, et pour fournir des estimations de densité.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Statistiques bayésiennes
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Logiciel statistique
Catégorie : Modélisation mathématique
Catégorie : Modèle de Markov
Catégorie : La programmation en R
Ce que vous apprendrez
Construire des modèles qui décrivent les dépendances temporelles.
Utilisez R pour l'analyse et la prévision des séries temporelles.
Expliquez les processus de séries temporelles stationnaires.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Statistiques bayésiennes
Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
Catégorie : Prévisions
Catégorie : Modélisation mathématique
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : R (logiciel)
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Analyse avancée
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Distribution de probabilité
Catégorie : Inférence statistique
Ce que vous apprendrez
Démontrer un large éventail de compétences et de connaissances en matière de statistiques bayésiennes.
Expliquer les concepts essentiels de la statistique bayésienne.
Appliquez ce que vous savez à des données réelles.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Statistiques bayésiennes
Catégorie : Présentation des données
Catégorie : Modèle de Markov
Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Distribution de probabilité
Catégorie : Communication technique
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
Catégorie : Analyse statistique
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Instructeurs
Enseignant de premier plan
University of California, Santa Cruz
1 Cours57 456 apprenants
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Étudiant(e) depuis 2018
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Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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Chaitanya A.
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