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Bayesian Statisticsコース

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「bayesian statistics」の合計130件の結果を表示しています

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    Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis
    University of California, Santa Cruz
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    Bayesian Statistics: Techniques and Models
    University of California, Santa Cruz
    コース
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    Statistics with R
    Duke University
    専門講座
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    Bayesian Statistics
    Duke University
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    Bayesian Statistics: Mixture Models
    University of California, Santa Cruz
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    Bayesian Methods for Machine Learning
    HSE University
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    Improving your statistical inferences
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    Statistics with Python
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    Advanced Machine Learning
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    Probabilistic Graphical Models
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    Fitting Statistical Models to Data with Python
    University of Michigan
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    Inferential Statistics
    Duke University
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    Linear Regression and Modeling
    Duke University
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    Exploratory Data Analysis for Machine Learning
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    Exploratory Data Analysis With Python and Pandas
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    Statistics with R Capstone
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    Bayesian Optimization with Python
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    Basic Statistics in Python (Correlations and T-tests)
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    Basic Statistics in Python (ANOVA)
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    TensorFlow 2 for Deep Learning
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Searches related to bayesian statistics

bayesian statistics: from concept to data analysis

bayesian statistics: techniques and models

bayesian statistics: mixture models

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要約して、bayesian statistics の人気コース10選をご紹介します。

  • Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis: University of California, Santa Cruz
  • Bayesian Statistics: Techniques and Models: University of California, Santa Cruz
  • Statistics with R: Duke University
  • Bayesian Statistics: Duke University
  • Bayesian Statistics: Mixture Models: University of California, Santa Cruz
  • Bayesian Methods for Machine Learning: HSE University
  • Improving your statistical inferences: Eindhoven University of Technology
  • Statistics with Python: University of Michigan
  • Advanced Machine Learning: HSE University
  • Probabilistic Graphical Models: Stanford University

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Bayesian Statisticsに関するよくある質問

  • Bayesian Statistics is an approach to statistics based on the work of the 18th century statistician and philosopher Thomas Bayes, and it is characterized by a rigorous mathematical attempt to quantify uncertainty. The likelihood of uncertain events is unknowable, by definition, but Bayes’s Theorem provides equations for the statistical inference of their probability based on prior information about an event - which can be updated based on the results of new data.

    While its origins lie hundreds of years in the past, Bayesian statistical approaches have become increasingly important in recent decades. The calculations at the heart of Bayesian statistics require intensive numerical integrations to solve, which were often infeasible before low-cost computing power became more widely accessible. But today, statisticians can evaluate integrals by running hundreds of thousands of simulation iterations with Markov chain Monte Carlo methods on an ordinary laptop computer.

    This new accessibility of computational power to quantify uncertainty has enabled Bayesian statistics to showcase its strength: making predictions. This capability is critical to many data science applications, and especially to the training of machine learning algorithms to create predictive analytics that assist with real-world decision-making problems. As with other areas of data science, statisticians often rely on R programming and Python programming skills to solve Bayesian equations.

  • Bayesian statistical approaches are essential to many data science and machine learning techniques, making an understanding of Bayes’ Theorem and related concepts essential to careers in these fields.

    If you wish to dive more deeply into the theoretical aspects of Bayesian statistics and the modeling of probability more generally, you can also pursue a career as a statistician. These experts may work in academia or the private sector, and usually have at least a master’s degree in mathematics or statistics. According to the Bureau of Labor Statistics, statisticians earn a median annual salary of $91,160.

  • Absolutely. Coursera gives you opportunities to learn about Bayesian statistics and related concepts in data science and machine learning through courses and Specializations from top-ranked schools like Duke University, the University of California, Santa Cruz, and the National Research University Higher School of Economics in Russia. You can also learn from industry leaders like Google Cloud, or through Coursera’s own exclusive Guided Projects, which let you build skills by completing step-by-step tutorials taught by expert instructors.

    Regardless of your needs, the combination of high-equality education, a flexible schedule, and low tuition costs leaves no uncertainty about the value of learning about Bayesian statistics on Coursera.

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