Análise de Dados Bayesianos e Modelagem Estatística em Python

A análise bayesiana de dados oferece uma abordagem probabilística mais intuitiva para entender a incerteza e tomar decisões baseadas em dados. Este curso baseado em texto orienta você desde os conceitos fundamentais de probabilidade até a construção de seus primeiros modelos estatísticos em Python.Você ganhará a confiança para aplicar técnicas bayesianas a cenários do mundo real, como testes A / B, regressão linear e análise de decisão. O que você vai aprender: - Entenda as principais diferenças entre estatísticas frequentistas e bayesianas. - Formular distribuições prévias e atualizá-las com dados para calcular probabilidades posteriores. - Construa e ajuste modelos robustos de regressão linear usando a moderna biblioteca PyMC. - Analise os resultados do teste A / B e tome decisões de negócios ideais sob incerteza. - Avalie e diagnostique o desempenho do modelo usando modernas ferramentas de análise exploratória como o ArviZ. Você começará com conceitos e terminologia de probabilidade fundamental antes de passar para a codificação prática.Através de explicações claras e escritas e exemplos de código estruturado, você progredirá dos cálculos básicos de probabilidades para a estruturação e interpretação de modelos estatísticos complexos. Este curso é projetado para aspirantes a analistas de dados, cientistas e programadores que querem aprender métodos bayesianos a partir do zero.Não é necessário conhecimento prévio em estatísticas avançadas, embora uma familiaridade básica com o Python seja útil. Comece a ler hoje para desbloquear o poder da programação probabilística e elevar suas habilidades de ciência de dados.