Statistica Computazionale e Inferenza Bayesiana per la Data Science

La scienza dei dati moderna richiede più che eseguire algoritmi di machine learning pre-confezionati; richiede una comprensione profonda e computazionale delle statistiche sottostanti. Questo corso basato su testo colma il divario tra la statistica teorica e il codice pratico, mostrandoti come simulare, analizzare e modellare dati complessi. Passerai dal fare affidamento su librerie "black-box" alla scrittura di simulazioni statistiche personalizzate e all'esecuzione di inferenza bayesiana pratica per prendere decisioni basate sui dati con fiducia. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti statistici fondamentali, le distribuzioni di probabilità e i metodi di campionamento computazionale. - Implementare simulazioni Monte Carlo per stimare le probabilità e modellare l'incertezza. - Applicare tecniche di inferenza bayesiana per aggiornare le credenze e stimare i parametri utilizzando moderne librerie Python. - Analizzare la diagnostica del modello e valutare la convergenza utilizzando i flussi di lavoro statistici attuali. - Scalare i calcoli statistici per gestire in modo efficiente set di dati più grandi. Il corso inizia con le definizioni statistiche fondamentali e le basi della probabilità prima di guidarti attraverso tecniche di simulazione pratiche e flussi di lavoro di modellazione bayesiana. Progredirai da semplici esercizi di campionamento alla scrittura di analisi statistiche robuste e riproducibili. Questo corso è progettato per data scientist, analisti e programmatori principianti che desiderano costruire una solida base statistica. Non è richiesta alcuna conoscenza pregressa di statistica avanzata, sebbene una familiarità di base con Python sia utile. Inizia a padroneggiare la statistica computazionale e porta una rigorosa profondità analitica ai tuoi progetti di data science oggi stesso.