Data Science

Beheers de essentiële waarschijnlijkheid, beschrijvende statistieken en regressieconcepten die nodig zijn om een succesvolle carrière in datawetenschap en bedrijfsanalyse te starten.

Leer hoe u nauwkeurige conclusies kunt trekken uit gegevens met behulp van frequentistische en Bayesiaanse benaderingen om zelfverzekerde, op bewijs gebaseerde beslissingen te nemen.

Leer de basisprincipes van Bayesiaanse waarschijnlijkheid, vergelijk het met Frequentist-methoden en analyseer real-world data om weloverwogen beslissingen te nemen onder onzekerheid.

Leer risico's te berekenen, op gegevens gebaseerde beslissingen te nemen en fundamentele waarschijnlijkheidsconcepten te beheersen door middel van duidelijke, praktische uitleg die is ontworpen voor beginners.

Leer Bayesiaanse redenering toe te passen op experimenteel ontwerp en gegevensanalyse met behulp van toegankelijke hulpmiddelen en moderne programmeerworkflows.

Beheers statistische inferentie om bedrijfsinzichten te valideren door middel van gestructureerde tests in spreadsheets en moderne programmeeromgevingen.

Beheers de fundamentele regels van kansrekening, verdelingen en betrouwbaarheidsmaten om nauwkeurige, datagedreven beslissingen te nemen onder onzekerheid.

Leer wetenschappelijk onderzoek samen te vatten, effectgroottes te berekenen en robuuste meta-analyses uit te voeren met behulp van moderne statistische methoden.

Leer modelparameters schatten en onzekerheid kwantificeren met behulp van Bayesiaanse statistieken en Markov Chain Monte Carlo-algoritmen.