Bayesian Statistics Project: Practical Data Analysis (İngilizce)

Birçok öğrenci Bayes istatistik teorisini anlamasına rağmen, bu kavramları gerçek veri kümelerine uygulamak için mücadele eder.Bu metin tabanlı kurs, size başlangıçtan sonuna kadar tam, pratik Bayes veri analizi projesi yoluyla rehberlik ederek bu boşluğu doldurur. Teorik anlayıştan pratik uygulamaya geçecek, önceden dağılımları nasıl formüle edeceğinizi öğrenecek, onları gerçek dünya verileriyle güncelleyerek sonradanları bulmaya çalışacak ve bulgularınızı yapılmış, profesyonel bir raporda ileteceksiniz. Bu yazılı rehberle çalışarak, Bayes metodolojilerini kendi alanınıza özgü veri zorluklarına uygulayacak güveni inşa edeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Bayes çıkarımının temel ilkelerini anlamak, öncelik, olasılık ve sonralık dahil. - Tarihsel verilere veya alan bilgisine dayalı önceki dağılımları formüle edin ve haklı çıkarın. - A posteriori tahmin ve görselleştirme için PyMC ve ArviZ gibi modern hesaplama araçlarını uygulayın. - İstatistiksel modellerinizi doğrulamak için önceden ve sonradan tahmini kontroller yap. - Veriler doğrultusunda kararlar almak için güvenilir aralıklar ve yüksek yoğunluklu aralıklar yorumlayın. - Metodoloji, sonuçlar ve sonuçları detaylı olarak açıklayan, profesyonel bir rapor yaz. Kurs, anahtar Bayes terminolojisi ve temel kavramların sağlam bir gözden geçirmesiyle başlar ve ardından sizi adım adım bir veri analizi projesi boyunca yürütür. Detaylı açıklamaları okuyacak, kod parçalarını analiz edecek ve profesyonel bir istatistik raporunu nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz. Bu ders, olasılık hakkında temel bilgilere sahip olan ve Bayes veri analizi ile pratik deneyim kazanmak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Başlamak için ileri düzeyde programlama veya derin istatistiksel bilgi gerekmez. Okumaya bugün başlayın ve Bayesi istatistiklerin gücünü kullanarak gerçek dünyadaki problemleri nasıl çözeceğinizi öğrenin.