Diese Specializations richtet sich an alle Lernenden, die Kenntnisse in Statistik, Bayes'scher Statistik, Bayes'scher Inferenz, R-Programmierung und vielem mehr erwerben möchten. In vier vollständigen Kursen (Vom Konzept zur Datenanalyse; Techniken und Modelle; Mischungsmodelle; Zeitreihenanalyse) und einem abschließenden Projekt werden Sie Bayes'sche Methoden - wie konjugierte Modelle, MCMC, Mischungsmodelle und dynamische lineare Modellierung - behandeln, die Ihnen die notwendigen Fähigkeiten vermitteln, um Analysen durchzuführen, Prognosen zu erstellen und statistische Modelle mit realen Daten zu entwickeln.
Spezialisierung für Bayessche Statistik
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Spezialisierung für Bayessche Statistik
Bayessche Statistik für Modellierung und Vorhersage. Lernen Sie die Grundlagen und üben Sie Ihre Fähigkeiten zur Datenanalyse.
Dozenten: Matthew Heiner
TOP-LEHRKRAFT
16.971 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.6
(386 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden
Bayessche Inferenz
Zeitreihenvorhersage
Hierarchische Modellierung
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Unterrichtet in Englisch
62 Praxisübungen
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of California, Santa Cruz.
Spezialisierung - 5 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Beschreiben Sie den Bayes'schen Ansatz in der Statistik und wenden Sie ihn an.
Erklären Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen Bayes'schen und Frequentistischen Ansätzen.
Beherrschen Sie die Grundlagen der R-Computing-Umgebung.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Bayessche Statistik
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
Kategorie: Wahrscheinlichkeit
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Statistik
Kategorie: Microsoft Excel
Was Sie lernen werden
Effiziente und effektive Kommunikation der Ergebnisse der Datenanalyse.
Nutzen Sie die Ergebnisse der statistischen Modellierung, um wissenschaftliche Schlussfolgerungen zu ziehen.
Erweitern Sie grundlegende statistische Modelle, um korrelierte Beobachtungen mit Hilfe hierarchischer Modelle zu berücksichtigen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Bayessche Statistik
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Simulationen
Kategorie: Markov-Modell
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Wahrscheinlichkeit
Was Sie lernen werden
Erklären Sie die Grundprinzipien des Algorithmus zur Anpassung eines Mischmodells.
Berechnen Sie den Erwartungswert und die Varianz einer Mischverteilung.
Verwenden Sie Mischungsmodelle, um Klassifizierungs- und Clustering-Probleme zu lösen und um Dichteschätzungen zu erstellen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Bayessche Statistik
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Statistische Software
Kategorie: Mathematische Modellierung
Kategorie: Markov-Modell
Kategorie: R-Programmierung
Was Sie lernen werden
Erstellen Sie Modelle, die zeitliche Abhängigkeiten beschreiben.
Verwenden Sie R für die Analyse und Vorhersage von Zeitreihen.
Erklären Sie stationäre Zeitreihenprozesse.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Bayessche Statistik
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Vorhersage
Kategorie: Mathematische Modellierung
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: R (Software)
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Erweiterte Analytik
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
Kategorie: Statistische Inferenz
Was Sie lernen werden
Demonstrieren Sie ein breites Spektrum an Fähigkeiten und Kenntnissen in Bayes'scher Statistik.
Erklären Sie die wesentlichen Konzepte der Bayes'schen Statistik.
Wenden Sie das, was Sie wissen, auf Daten aus der Praxis an.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Bayessche Statistik
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Markov-Modell
Kategorie: Stichproben (Statistik)
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
Kategorie: Technische Kommunikation
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Statistische Analyse
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Dozenten
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
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Chaitanya A.
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