

数据科学家计算统计入门 专项课程
实用贝叶斯推理. 从概念上理解在实践中使用 PyMC3 进行可扩展贝叶斯推理所使用的技术和工具。
2,896 人已注册
包含在 中
3.9
(51 条评论)
初级 等级
推荐体验
4 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
您将学到什么
贝叶斯建模和推理的基础知识。
从概念上理解在实践中进行贝叶斯推理所使用的技术。
学习如何使用 PyMC3 解决实际问题。
您将获得的技能
- Statistical Programming
- Bayesian Statistics
- Regression Analysis
- Databricks
- Classification And Regression Tree (CART)
- Statistical Modeling
- Statistical Analysis
- Probability
- Data Science
- Statistics
- Simulations
- Statistical Inference
- Markov Model
- Mathematical Software
- Jupyter
- Probability Distribution
- Predictive Modeling
- Statistical Visualization
- Python Programming
- Sampling (Statistics)
要了解的详细信息

可分享的证书
添加到您的领英档案
授课语言:英语(English)
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

精进特定领域的专业知识
- 向大学和行业专家学习热门技能
- 借助实践项目精通一门科目或一个工具
- 培养对关键概念的深入理解
- 通过 Databricks 获得职业证书

人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'

Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'

Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'

Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
常见问题
完成该专业学习大约需要 3 个月时间
具有使用 NumPy、Pandas、Scikit-learn 等 PyData 栈进行数据科学研究的一定经验
课程最好按以下顺序学习
I 概率与分布入门
贝叶斯推理与 MCMC
I PyMC3 入门及应用
更多问题
提供助学金,