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贝叶斯统计课程

贝叶斯统计课程可以帮助您学习概率分布、贝叶斯推断和统计建模。您可以培养假设检验、预测解析和不确定性下决策的技能。许多课程都会介绍 R、Python 和 Stan 等工具,这些工具常用于实现贝叶斯方法和分析数据。您还将探索马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)技术和贝叶斯网络等概念,掌握各领域数据驱动决策的实用知识。


热门贝叶斯统计课程与认证


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    U

    University of California, Santa Cruz

    贝叶斯统计

    您将获得的技能: 统计, 贝叶斯统计, 统计分析, 数据科学, 统计推理, 技术交流, 预测, 数学建模, 高级分析, 时间序列分析和预测, 数据分析, R(软件), 微软Excel, 统计方法, 概率, 马尔可夫模型, 统计软件, R 语言程序设计(中文版), 数据展示, 统计建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    3506 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California, Santa Cruz

    贝叶斯统计:从概念到数据分析

    您将获得的技能: 统计分析, 贝叶斯统计, 概率分布, 统计, 统计推理, 回归分析, 数据分析, 微软Excel, 统计建模, R 语言程序设计(中文版), 概率

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    3219 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • D

    Duke University

    贝叶斯统计

    您将获得的技能: 贝叶斯统计, 回归分析, 概率分布, 预测建模, 统计推理, 数据分析, 统计假设检验, 统计方法, 概率, R 语言程序设计(中文版), 统计建模

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California, Santa Cruz

    贝叶斯统计:技术与模型

    您将获得的技能: 回归分析, 概率分布, 贝叶斯统计, 统计推理, 统计分析, 数据分析, 概率, 马尔可夫模型, 模拟, R 语言程序设计(中文版), 统计建模

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • U

    University of Colorado Boulder

    Introduction to Bayesian Statistics for Data Science

    您将获得的技能: Bayesian Statistics, Statistical Inference, Statistical Modeling, Predictive Analytics, Statistical Methods, Data Ethics, Data Science, Probability, Regression Analysis, Analytical Skills, Probability Distribution

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California, Santa Cruz

    贝叶斯统计:时间序列分析

    您将获得的技能: 统计分析, 贝叶斯统计, 概率分布, 统计推理, 数学建模, 高级分析, 时间序列分析和预测, 预测, 数据分析, R(软件), R 语言程序设计(中文版), 统计建模

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    U

    University of Michigan

    用 Python 进行统计

    您将获得的技能: 描述性统计, Python 程序设计, 贝叶斯统计, 统计分析, 统计, 统计推理, 数据分析, 概率与统计, 统计假设检验, 箱形图, 统计编程, 数据可视化软件, 统计方法, Matplotlib, 抽样(统计), 数据可视化, 统计软件, 柱状图, Jupyter, 统计建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    Illinois Tech

    Advanced Statistical Techniques for Data Science

    您将获得的技能: Machine Learning Algorithms, Statistical Analysis, Bayesian Statistics, Statistical Inference, Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Regression Analysis, Data Cleansing, Analytics, Data Analysis, Machine Learning, Statistical Modeling, R Programming, Data Science, R (Software), Data Manipulation, Statistical Methods, Data Mining, Data Validation, Feature Engineering

    攻读学位

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    统计入门

    您将获得的技能: 描述性统计, 统计, 定量研究, 概率分布, 统计推理, 回归分析, 统计分析, 数据分析, 统计假设检验, 探索性数据分析, 统计方法, 抽样(统计), 统计建模, 概率

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    Illinois Tech

    Bayesian Computational Statistics

    您将获得的技能: Bayesian Statistics, Data Analysis, Statistical Inference, Regression Analysis, Statistical Analysis, Statistical Modeling, Statistical Programming, Statistical Software, R Programming, Markov Model, Probability, Simulations, Probability Distribution

    攻读学位

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学高级统计学

    您将获得的技能: 统计, 贝叶斯统计, 概率分布, 线性代数, 统计分析, 预测建模, 统计推理, 数据科学, 回归分析, 数据分析, 概率与统计, 统计方法, 统计假设检验, 数学建模, 概率, 应用数学, 抽样(统计), 生物统计学, R 语言程序设计(中文版), 统计建模

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    781 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of California, Santa Cruz

    贝叶斯统计:顶点项目

    您将获得的技能: 统计分析, 贝叶斯统计, 概率分布, 预测建模, 技术交流, 时间序列分析和预测, 抽样(统计), 数据分析, 统计方法, 马尔可夫模型, R 语言程序设计(中文版), 数据展示, 统计建模

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

与 bayesian statistics 相关的搜索

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bayesian statistics: excel to python a/b testing
bayesian statistics: mixture models
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bayesian statistics: techniques and models
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bayesian computational statistics
introduction to bayesian statistics for data science
1234…122

总之,以下是 10 最受欢迎的 bayesian statistics 课程

  • 贝叶斯统计: University of California, Santa Cruz
  • 贝叶斯统计:从概念到数据分析: University of California, Santa Cruz
  • 贝叶斯统计: Duke University
  • 贝叶斯统计:技术与模型: University of California, Santa Cruz
  • Introduction to Bayesian Statistics for Data Science: University of Colorado Boulder
  • 贝叶斯统计:时间序列分析: University of California, Santa Cruz
  • 用 Python 进行统计: University of Michigan
  • Advanced Statistical Techniques for Data Science: Illinois Tech
  • 统计入门: Stanford University
  • Bayesian Computational Statistics: Illinois Tech

您可以在 Probability And Statistics 中学到的技能

R 语言程序设计(中文版) (19)
推断 (16)
线性回归 (12)
统计分析 (12)
统计推断 (11)
回归分析 (10)
生物统计学 (9)
贝叶斯定理 (7)
逻辑回归 (7)
概率分布 (7)
医学统计 (6)

关于 贝叶斯统计 的常见问题

贝叶斯统计法是一种基于 18 世纪统计学家和哲学家托马斯-贝叶斯研究成果的统计方法,其特点是通过严格的数学尝试来量化不确定性。 根据定义,不确定事件的可能性是不可知的,但贝叶斯定理提供了根据事件的先验信息对其概率进行统计推断的方程--这些先验信息可以根据新数据的结果进行更新。

尽管贝叶斯统计方法的起源已有数百年的历史,但近几十年来,它的重要性与日俱增。 贝叶斯统计法的核心计算需要密集的数值积分来解决,而在低成本计算能力变得更加普及之前,这些计算往往是不可行的。 但如今,统计学家只需在一台普通笔记本电脑上使用马尔科夫链蒙特卡罗方法进行数十万次模拟迭代,就能对积分进行评估。

这种量化不确定性的新计算能力使贝叶斯统计学得以展示其优势:进行预测。 这种能力对于许多数据科学应用,特别是对于训练机器学习算法以创建预测分析,从而帮助解决现实世界中的决策问题至关重要。 与数据科学的其他领域一样,统计学家通常依靠 R 编程和 Python 编程技能来求解贝叶斯方程。 ‎

贝叶斯统计方法对许多数据科学和机器学习技术至关重要,因此了解贝叶斯定理和相关概念对从事这些领域的工作至关重要。

如果您希望更深入地研究贝叶斯统计的理论方面以及更广泛的概率建模,您也可以从事统计学家的职业。 这些专家可能在学术界或私营部门工作,通常至少拥有数学或统计学硕士学位。 根据劳工统计局的数据,统计人员的年薪中位数为 91,160 美元。 ‎

毋庸置疑。Coursera 让您有机会通过杜克大学、加州大学圣克鲁兹分校和俄罗斯国立研究大学高等经济学院等一流名校的课程和专业学习贝叶斯统计以及数据科学和机器学习的相关概念。 您还可以从 Google Cloud 等行业领导者那里学习,或者通过 Coursera 独家的指导项目学习,该项目让您通过完成由专家讲师讲授的分步教程来掌握技能。

无论您的需求如何,高质量的教育、灵活的时间安排和低廉的学费让您对在 Coursera 上学习贝叶斯统计的价值毫不怀疑。 ‎

在学习贝叶斯统计时,统计学和某些数学领域(如代数)的背景会非常有帮助。 这包括统计方法和统计软件方面的知识和经验。 任何类型的数据工作经验,尤其是大规模数据工作经验,也会有所帮助。 生物统计学、心理测量学、分析学、定量心理学、银行学和公共卫生方面的课程、学位或工作经验也会让您受益匪浅,尤其是如果您打算从事以这些主题之一或相关领域为中心的职业。 不过,学习一般的贝叶斯统计并不需要它们。 ‎

有志于从事贝叶斯统计工作的人应具备分析能力,并热衷于利用数据帮助其他企业和他人。 您需要良好的计算机技能和对统计的热情。 您还需要具备良好的多任务处理能力、出色的时间管理技能以及高度的组织能力。 必须具备良好的解决问题的能力和灵活性。 有的时候,您可以完全自主地处理工作,而有的时候,您则需要与团队一起工作。 这意味着您还需要出色的人际交往能力,以及良好的口头和书面沟通能力。 ‎

任何从事数据工作或想从事数据工作的人都可能对学习贝叶斯统计感兴趣。 许多公司在招聘涉及统计或大数据领域的员工时,更青睐了解并能实施贝叶斯统计理论的人,而不喜欢不了解贝叶斯统计理论的人。 这些公司通常会提供有竞争力的薪酬和福利,以及职业发展空间。 可能会用到贝叶斯统计的职业也往往具有良好的前景。 最重要的是,通过学习这一主题,您可以在银行、金融、医疗保健和生物统计等众多行业找到工作。 ‎

在线贝叶斯统计课程为您提供了一种方便灵活的方式来提高现有知识或学习新的贝叶斯统计技能。 通过各种贝叶斯统计课程,您可以方便地按照自己的进度学习,从而提高您的贝叶斯统计职业技能。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳的贝叶斯统计课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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