Об этом курсе

Недавно просмотрено: 3 333
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Начальный уровень

1. Experience with Data Science using the PyData Stack of NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn.

2. Course 1 in this Specialization.

Прибл. 15 часов на выполнение
Английский

Чему вы научитесь

  • 1. Markov Chain Monte Carlo algorithms

    2. Implementing the above in Python

    3. Assess the performance of Bayesian models

Приобретаемые навыки

  • Bayesian
  • Scipy
  • Scikit-Learn
  • MCMC
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Начальный уровень

1. Experience with Data Science using the PyData Stack of NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn.

2. Course 1 in this Specialization.

Прибл. 15 часов на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

Databricks

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

5 ч. на завершение

Topics in Model Performance

5 ч. на завершение
13 видео ((всего 31 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
Неделя
2

Неделя 2

5 ч. на завершение

The Metropolis Algorithms for MCMC

5 ч. на завершение
8 видео ((всего 29 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
Неделя
3

Неделя 3

4 ч. на завершение

Gibbs Sampling and Hamiltonian Monte Carlo Algorithms

4 ч. на завершение
7 видео ((всего 28 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

Специализация Introduction to Computational Statistics for Data Scientists: общие сведения

Introduction to Computational Statistics for Data Scientists

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.