このコースについて

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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
初級レベル

1. Experience with Data Science using the PyData Stack of NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn.

2. Course 1 in this Specialization.

約15時間で修了
英語

学習内容

  • 1. Markov Chain Monte Carlo algorithms

    2. Implementing the above in Python

    3. Assess the performance of Bayesian models

習得するスキル

  • Bayesian
  • Scipy
  • Scikit-Learn
  • MCMC
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
初級レベル

1. Experience with Data Science using the PyData Stack of NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn.

2. Course 1 in this Specialization.

約15時間で修了
英語

提供:

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データプリックス

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

5時間で修了

Topics in Model Performance

5時間で修了
13件のビデオ (合計31分), 5 学習用教材, 1 個のテスト
2

2

5時間で修了

The Metropolis Algorithms for MCMC

5時間で修了
8件のビデオ (合計29分), 1 学習用教材, 1 個のテスト
3

3

4時間で修了

Gibbs Sampling and Hamiltonian Monte Carlo Algorithms

4時間で修了
7件のビデオ (合計28分), 2 学習用教材, 1 個のテスト

Introduction to Computational Statistics for Data Scientists専門講座について

Introduction to Computational Statistics for Data Scientists

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。