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Mostrando 128 resultados totais para "bayesian statistics"

  • Placeholder
    Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis
    University of California, Santa Cruz
    Curso
    Avaliado como 4.6 de 5 estrelas. 2603 análises
    4.6(2,603)
    110K Alunos
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Bayesian Statistics: Techniques and Models
    University of California, Santa Cruz
    Curso
    Avaliado como 4.8 de 5 estrelas. 385 análises
    4.8(385)
    41K Alunos
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Bayesian Statistics: Mixture Models
    University of California, Santa Cruz
    Curso
    Avaliado como 4.8 de 5 estrelas. 17 análises
    4.8(17)
    3.6K Alunos
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Bayesian Statistics
    Duke University
    Curso
    Avaliado como 3.8 de 5 estrelas. 736 análises
    3.8(736)
    65K Alunos
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Statistics with R
    Duke University
    Programa de cursos integrados
    Avaliado como 4.7 de 5 estrelas. 5913 análises
    4.7(5,913)
    290K Alunos
    Beginner LevelBeginner
  • Placeholder
    Probabilistic Graphical Models
    Stanford University
    Programa de cursos integrados
    Avaliado como 4.6 de 5 estrelas. 1397 análises
    4.6(1,397)
    78K Alunos
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Advanced Machine Learning
    National Research University Higher School of Economics
    Programa de cursos integrados
    Avaliado como 4.4 de 5 estrelas. 3688 análises
    4.4(3,688)
    300K Alunos
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Exploratory Data Analysis With Python and Pandas
    Coursera Project Network

    Novos

    projeto guiado
    Avaliado como 4.7 de 5 estrelas. 161 análises
    4.7(161)
    5.1K Alunos
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  • Placeholder
    Bayesian Methods for Machine Learning
    National Research University Higher School of Economics
    Curso
    Avaliado como 4.5 de 5 estrelas. 638 análises
    4.5(638)
    63K Alunos
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Fitting Statistical Models to Data with Python
    University of Michigan
    Curso
    Avaliado como 4.4 de 5 estrelas. 489 análises
    4.4(489)
    21K Alunos
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Introduction to Probability and Data with R
    Duke University
    Curso
    Avaliado como 4.7 de 5 estrelas. 4673 análises
    4.7(4,673)
    210K Alunos
    Beginner LevelBeginner
  • Placeholder
    Statistics with Python
    University of Michigan
    Programa de cursos integrados
    Avaliado como 4.6 de 5 estrelas. 2123 análises
    4.6(2,123)
    84K Alunos
    Beginner LevelBeginner
  • Placeholder
    TensorFlow 2 for Deep Learning
    Imperial College London
    Programa de cursos integrados
    Avaliado como 4.9 de 5 estrelas. 257 análises
    4.9(257)
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    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Exploratory Data Analysis for Machine Learning
    IBM
    Curso
    Avaliado como 4.6 de 5 estrelas. 169 análises
    4.6(169)
    8.4K Alunos
    Intermediate LevelIntermediate
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    Improving your statistical inferences
    Eindhoven University of Technology
    Curso
    Avaliado como 4.9 de 5 estrelas. 643 análises
    4.9(643)
    51K Alunos
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Probabilistic Deep Learning with TensorFlow 2
    Imperial College London
    Curso
    Avaliado como 4.9 de 5 estrelas. 15 análises
    4.9(15)
    4.9K Alunos
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Probabilistic Graphical Models 3: Learning
    Stanford University
    Curso
    Avaliado como 4.6 de 5 estrelas. 281 análises
    4.6(281)
    17K Alunos
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  • Placeholder
    Statistics with R Capstone
    Duke University
    Curso
    Avaliado como 4.6 de 5 estrelas. 190 análises
    4.6(190)
    6.8K Alunos
    Mixed LevelMixed
  • Placeholder
    IBM Machine Learning
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    Avaliado como 4.6 de 5 estrelas. 199 análises
    4.6(199)
    11K Alunos
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    IBM Introduction to Machine Learning
    IBM
    Programa de cursos integrados
    Avaliado como 4.6 de 5 estrelas. 191 análises
    4.6(191)
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    Intermediate LevelIntermediate

Searches related to bayesian statistics

bayesian statistics: from concept to data analysis

bayesian statistics: mixture models

bayesian statistics: techniques and models

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Em resumo, aqui estão 10 dos nossos cursos mais populares bayesian statistics

  • Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis: University of California, Santa Cruz
  • Bayesian Statistics: Techniques and Models: University of California, Santa Cruz
  • Bayesian Statistics: Mixture Models: University of California, Santa Cruz
  • Bayesian Statistics: Duke University
  • Statistics with R: Duke University
  • Probabilistic Graphical Models: Stanford University
  • Advanced Machine Learning: National Research University Higher School of Economics
  • Exploratory Data Analysis With Python and Pandas: Coursera Project Network
  • Bayesian Methods for Machine Learning: National Research University Higher School of Economics
  • Fitting Statistical Models to Data with Python: University of Michigan

Habilidades que você pode aprender em Probability And Statistics

Linguagem R (19)
Inferênciainferência (16)
Regressão Linear (12)
Análise Estatística (12)
Inferência Estatística (11)
Análise De Regressão (10)
Bioestatísticabioestatísticas (9)
Bayesiana (7)
Regressão Logística (7)
Distribuição De Probabilidade (7)
Estatística Bayesiana (6)
Estatísticas Médicas (6)

Perguntas frequentes sobre Bayesian Statistics

  • Bayesian Statistics is an approach to statistics based on the work of the 18th century statistician and philosopher Thomas Bayes, and it is characterized by a rigorous mathematical attempt to quantify uncertainty. The likelihood of uncertain events is unknowable, by definition, but Bayes’s Theorem provides equations for the statistical inference of their probability based on prior information about an event - which can be updated based on the results of new data.

    While its origins lie hundreds of years in the past, Bayesian statistical approaches have become increasingly important in recent decades. The calculations at the heart of Bayesian statistics require intensive numerical integrations to solve, which were often infeasible before low-cost computing power became more widely accessible. But today, statisticians can evaluate integrals by running hundreds of thousands of simulation iterations with Markov chain Monte Carlo methods on an ordinary laptop computer.

    This new accessibility of computational power to quantify uncertainty has enabled Bayesian statistics to showcase its strength: making predictions. This capability is critical to many data science applications, and especially to the training of machine learning algorithms to create predictive analytics that assist with real-world decision-making problems. As with other areas of data science, statisticians often rely on R programming and Python programming skills to solve Bayesian equations.

  • Bayesian statistical approaches are essential to many data science and machine learning techniques, making an understanding of Bayes’ Theorem and related concepts essential to careers in these fields.

    If you wish to dive more deeply into the theoretical aspects of Bayesian statistics and the modeling of probability more generally, you can also pursue a career as a statistician. These experts may work in academia or the private sector, and usually have at least a master’s degree in mathematics or statistics. According to the Bureau of Labor Statistics, statisticians earn a median annual salary of $91,160.

  • Absolutely. Coursera gives you opportunities to learn about Bayesian statistics and related concepts in data science and machine learning through courses and Specializations from top-ranked schools like Duke University, the University of California, Santa Cruz, and the National Research University Higher School of Economics in Russia. You can also learn from industry leaders like Google Cloud, or through Coursera’s own exclusive Guided Projects, which let you build skills by completing step-by-step tutorials taught by expert instructors.

    Regardless of your needs, the combination of high-equality education, a flexible schedule, and low tuition costs leaves no uncertainty about the value of learning about Bayesian statistics on Coursera.

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