Le cours « Maîtriser les statistiques bayésiennes : appliquer, mettre en œuvre et optimiser les tests A/B » vous apporte les connaissances et les compétences pratiques nécessaires pour appliquer les statistiques bayésiennes à l'apprentissage automatique, aux tests A/B et à l'analyse des données de santé. Tout au long de la formation, vous acquerrez des bases solides en inférence bayésienne, vous apprendrez comment la pensée probabiliste facilite la prise de décision en situation d’incertitude, et vous mettrez en œuvre l’échantillonnage par chaînes de Markov Monte Carlo (MCMC) à l’aide de PyMC pour estimer les distributions a posteriori.

Au fur et à mesure de votre progression, vous appliquerez des modèles bayésiens hiérarchiques pour évaluer des scénarios de tests A/B et multivariés, et vous acquerrez une expérience pratique dans l’organisation et la préparation d’ensembles de données de santé à l’aide de Microsoft Excel. Vous analyserez des tendances historiques, démographiques, prédictives et spécifiques à certains centres, construirez des tables de probabilités bayésiennes, calculerez des probabilités conjointes, actualiserez vos croyances a priori à la lumière de nouvelles données, et interpréterez les résultats prédictifs au fil de cycles de tests répétés. Conçu pour les apprenants intéressés par les statistiques bayésiennes, l’apprentissage automatique, les tests A/B et l’analyse des données de santé, ce cours fait le lien entre la théorie statistique et sa mise en œuvre pratique. Son approche structurée et complète vous emmène des fondamentaux de l’inférence bayésienne à la modélisation computationnelle et aux applications concrètes, vous permettant ainsi d’appliquer en toute confiance les méthodes bayésiennes pour l’analyse basée sur les données, l’expérimentation et la prise de décision prédictive.