Diese Specializations richtet sich an alle Lernenden, die Kenntnisse in Statistik, Bayes'scher Statistik, Bayes'scher Inferenz, R-Programmierung und vielem mehr erwerben möchten. In vier vollständigen Kursen (Vom Konzept zur Datenanalyse; Techniken und Modelle; Mischungsmodelle; Zeitreihenanalyse) und einem abschließenden Projekt werden Sie Bayes'sche Methoden - wie konjugierte Modelle, MCMC, Mischungsmodelle und dynamische lineare Modellierung - behandeln, die Ihnen die notwendigen Fähigkeiten vermitteln, um Analysen durchzuführen, Prognosen zu erstellen und statistische Modelle mit realen Daten zu entwickeln.
Praktisches Lernprojekt
Diese Specializations schult die Lernenden im Bayes'schen Ansatz der Statistik, angefangen beim Konzept der Wahrscheinlichkeit bis hin zu komplexeren Konzepten wie der dynamischen linearen Modellierung. Sie lernen die Philosophie des Bayes'schen Ansatzes kennen und erfahren, wie man ihn für gängige Datentypen umsetzt. Anschließend tauchen Sie tiefer in die Analyse von Zeitreihendaten ein.
Die Kurse in dieser Specialization kombinieren Vorlesungsvideos, Computerdemonstrationen, Lektüre, Übungen und Diskussionsforen, um ein aktives Lernerlebnis zu schaffen, während das abschließende Projekt den Lernenden die Möglichkeit bietet, eine breite Palette von Fähigkeiten und Kenntnissen in der Bayes'schen Statistik zu demonstrieren und Ihr Wissen auf reale Daten anzuwenden. Sie werden wesentliche Konzepte der Bayes'schen Statistik wiederholen, die Datenanalyse mit R (ein frei verfügbares Open-Source-Statistikpaket) erlernen und üben, eine komplexe Datenanalyse mit einem realen Datensatz durchführen und einen Bericht über Ihre Methoden und Ergebnisse verfassen.
