Dies ist das Abschlussprojekt für die Bayesian Statistics Specialization der UC Santa Cruz. Es ist eine Gelegenheit für Sie, eine breite Palette von Fähigkeiten und Kenntnissen in Bayes'scher Statistik zu demonstrieren und das, was Sie wissen, auf Daten aus der realen Welt anzuwenden. Sie werden wesentliche Konzepte der Bayes'schen Statistik mit Hilfe von Vorlesungsvideos und Quizfragen wiederholen. Sie werden eine komplexe Datenanalyse durchführen und einen Bericht über Ihre Methoden und Ergebnisse verfassen.
Bayessche Statistik: Capstone-Projekt
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Bayessche Statistik: Capstone-Projekt
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Bayessche Statistik“
Dozent: Jizhou Kang
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Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Fortgeschritten
Empfohlene Erfahrung
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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: Statistical Modeling
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Sampling (Statistics)
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Bayesian Statistics
- Kategorie: Data Presentation
- Kategorie: Statistical Inference
- Kategorie: Probability Distribution
- Kategorie: Technical Communication
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R Programming
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Bayessche Statistik“
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Dozent
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