The objective of this course is to introduce Markov Chain Monte Carlo Methods for Bayesian modeling and inference, The attendees will start off by learning the the basics of Monte Carlo methods. This will be augmented by hands-on examples in Python that will be used to illustrate how these algorithms work. This will be the second course in a specialization of three courses .Python and Jupyter notebooks will be used throughout this course to illustrate and perform Bayesian modeling with PyMC3. The course website is located at https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/index.html. The course notebooks can be downloaded from this website by following the instructions on page https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/getting_started.html.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Introduction to Computational Statistics for Data Scientists
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À propos de ce cours
1. Experience with Data Science using the PyData Stack of NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn.
2. Course 1 in this Specialization.
Votre entreprise pourrait-elle bénéficier de la formation des employés à des compétences recherchées ?
Essayez Coursera pour les affairesCe que vous allez apprendre
1. Markov Chain Monte Carlo algorithms
2. Implementing the above in Python
3. Assess the performance of Bayesian models
Compétences que vous acquerrez
- Bayesian
- Scipy
- Scikit-Learn
- MCMC
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Topics in Model Performance
The Metropolis Algorithms for MCMC
Gibbs Sampling and Hamiltonian Monte Carlo Algorithms
À propos du Spécialisation Introduction to Computational Statistics for Data Scientists

Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Une aide financière est-elle possible ?
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