Bayesian Statistics and Inference
Poznaj nowoczesne bayesowskie podejście do wnioskowania statystycznego i podejmowania decyzji. Zaawansowany kurs obejmujący dystrybucje a priori, obliczenia posteriori i metody Monte Carlo.
Zaawansowane metody wnioskowania bayesowskiego
Kurs Bayesian Statistics and Inference wprowadza uczestników w nowoczesne podejście probabilistyczne do analizy danych. Program skupia się na praktycznym zastosowaniu teorematu Bayesa w modelowaniu statystycznym oraz wykorzystaniu metod Monte Carlo do złożonych obliczeń.
Programowanie probabilistyczne
Implementacja modeli bayesowskich w Stan, PyMC3 i JAGS. Nauka składni i najlepszych praktyk programowania.
Metody Monte Carlo
MCMC, Hamiltonian Monte Carlo i No-U-Turn Sampler do próbkowania z rozkładów posteriori.
Modele hierarchiczne
Wielopoziomowe modele bayesowskie do analizy danych grupowanych i zagnieżdżonych.
Myślenie probabilistyczne
Rozwój intuicji bayesowskiej i umiejętności formułowania problemów w kategoriach niepewności.
Praktyczne implementacje
Budowanie i walidacja modeli na rzeczywistych problemach analitycznych z różnych dziedzin.
Porównanie modeli
Kryteria informacyjne, walidacja krzyżowa i techniki selekcji najlepszych modeli.
Możliwości kariery w analizie bayesowskiej
Specjaliści w dziedzinie statystyki bayesowskiej są poszukiwani w sektorach wymagających zaawansowanych metod modelowania niepewności i podejmowania decyzji.
Machine Learning Engineer
Implementacja algorytmów bayesowskich w systemach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
Quantitative Analyst
Modelowanie ryzyka finansowego i optymalizacja portfeli inwestycyjnych w instytucjach finansowych.
Research Scientist
Zaawansowane badania naukowe w ośrodkach R&D wymagające modelowania bayesowskiego.
Specjalistyczne kompetencje bayesowskie
Zaawansowane narzędzia probabilistyczne
Kurs wykorzystuje najnowocześniejsze platformy do programowania bayesowskiego i implementacji algorytmów MCMC.
Platformy programistyczne
Stan Programming Language
Język do modelowania bayesowskiego z efektywnym algorytmem HMC. Nauka składni i optymalizacji modeli.
PyMC3 & PyMC4
Biblioteki Pythona do programowania probabilistycznego z integracją Theano i TensorFlow.
JAGS & WinBUGS
Klasyczne narzędzia do analizy bayesowskiej z interfejsem R i samodzielne aplikacje.
MCMC
Metropolis-Hastings, Gibbs
HMC
Hamiltonian Monte Carlo
VI
Variational Inference
Model Selection
WAIC, LOO-CV
Standardy bayesowskiego modelowania
Program kursu uwzględnia najnowsze standardy i najlepsze praktyki w dziedzinie analizy bayesowskiej według międzynarodowych wytycznych.
Wiarygodność modeli
Walidacja modeli bayesowskich i diagnostyka konwergencji
Reprodukowalność
Standardy dokumentacji i reprodukowalności analiz
Wydajność
Optymalizacja obliczeniowa i efektywne próbkowanie
Interpretacja
Komunikacja wyników i niepewności do interesariuszy
Protokoły jakości modelowania
Projektowanie modelu
- Specyfikacja rozkładów priori
- Hierarchiczna struktura
- Identyfikowalność parametrów
Implementacja
- Diagnostyka konwergencji
- Efektywna wielkość próby
- Konfiguracja samplowania
Walidacja
- Posterior predictive checks
- Porównanie modeli
- Analiza wrażliwości
Dla kogo przeznaczony jest kurs bayesowski
Kurs skierowany jest do zaawansowanych analityków i badaczy potrzebujących sofistykowanych metod modelowania niepewności i podejmowania decyzji.
Data Scientists
Doświadczeni analitycy danych chcący rozszerzyć swoje umiejętności o zaawansowane metody bayesowskie.
- • Machine Learning Engineers
- • AI/ML Researchers
- • Statistical Modelers
- • Quantitative Analysts
Badacze akademiccy
Pracownicy naukowi uniwersytetów i instytutów badawczych wykorzystujący zaawansowane metody statystyczne.
- • Doktoranci i post-docs
- • Statystycy teoretyczni
- • Bioinformatycy
- • Ekonometrycy
Specjaliści branżowi
Profesjonaliści w sektorach wymagających zaawansowanego modelowania ryzyka i niepewności.
- • Risk Managers
- • Pharmaceutical Statisticians
- • Financial Quants
- • Quality Engineers
Wymagania wstępne
Wiedza teoretyczna
Umiejętności programistyczne
Ocena postępów w modelowaniu bayesowskim
Systematyczna ewaluacja umiejętności teoretycznych i praktycznych w zakresie implementacji i interpretacji modeli bayesowskich.
Etapy certyfikacji bayesowskiej
Assessment teoretyczny
Ocena rozumienia podstaw teoretycznych wnioskowania bayesowskiego i teorii prawdopodobieństwa.
Projekty implementacyjne
Praktyczne zadania obejmujące budowanie, implementację i walidację modeli bayesowskich.
Portfolio bayesowskie
Kompleksowy projekt demonstrujący umiejętność rozwiązania rzeczywistego problemu analitycznego.
Teoria bayesowska
92%Programowanie Stan/PyMC3
87%Diagnostyka MCMC
81%Interpretacja wyników
95%Pozostałe kursy w ofercie
Uzupełnij swoje umiejętności bayesowskie o inne specjalistyczne obszary statystyki i analizy danych.
Applied Statistical Methods
Opanuj praktyczne techniki statystyczne do analizy danych i badań naukowych. Kompleksowy program obejmujący ANOVA, regresję i statystyki wielowymiarowe.
Dowiedz się więcejBiostatistics and Clinical Trials
Specjalizacja w metodach statystycznych do badań medycznych i zastosowań farmaceutycznych. Analiza przeżycia i projektowanie badań klinicznych.
Dowiedz się więcejRozpocznij kurs Bayesian Statistics
Zdobądź zaawansowane umiejętności w zakresie wnioskowania bayesowskiego i otwórz nowe możliwości w machine learning i analizie ryzyka.