Regressione Bayesiana per Analisti di Dati

I modelli di regressione standard forniscono una singola stima puntuale, ma i dati del mondo reale sono pieni di incertezza. Il passaggio a un approccio Bayesiano ti consente di quantificare tale incertezza e di fare previsioni probabilistiche più affidabili. Questo corso ti introduce ai concetti fondamentali dell'inferenza e della regressione Bayesiana senza richiedere un dottorato di ricerca in matematica. Inizierai comprendendo la filosofia fondamentale delle distribuzioni a priori, della verosimiglianza (likelihood) e delle distribuzioni a posteriori. Successivamente, esaminerai implementazioni passo passo di modelli Bayesiani lineari e logistici, imparando a interpretare i campioni a posteriori e gli intervalli credibili. Esplorerai anche moderne tecniche computazionali come il campionamento Markov Chain Monte Carlo (MCMC) e imparerai a valutare i tuoi modelli utilizzando i controlli predittivi a posteriori (posterior predictive checks). Cosa imparerai: - Comprendere le differenze matematiche e filosofiche fondamentali tra la regressione frequentista e quella Bayesiana; - Definire e selezionare distribuzioni a priori appropriate per i tuoi coefficienti di regressione; - Costruire e interpretare modelli di regressione Bayesiana lineare e logistica utilizzando moderni flussi di lavoro di programmazione; - Analizzare distribuzioni a posteriori, intervalli credibili e incertezze sui parametri; - Eseguire controlli predittivi a posteriori per convalidare e perfezionare i tuoi modelli; - Applicare metodi Bayesiani per gestire set di dati piccoli e dati rumorosi del mondo reale. Questo corso inizia con concetti e terminologia fondamentali di probabilità prima di guidarti attraverso flussi di lavoro di modellazione pratici e tecniche diagnostiche. È progettato specificamente per analisti di dati, sviluppatori di software e aspiranti data scientist che desiderano aggiungere la modellazione probabilistica al loro set di strumenti. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con la statistica Bayesiana, sebbene una familiarità di base con la regressione lineare standard e Python sia utile. Inizia a leggere per padroneggiare la potenza dell'analisi dei dati probabilistica.