Módulos e Conteúdo

Módulo 1: Introdução à Estatística Bayesiana O objetivo deste curso é introduzir a Estatística Computacional para aspirantes ou novos cientistas de dados. Os participantes começarão aprendendo os fundamentos da probabilidade, modelagem bayesiana e inferência. Este será o primeiro curso de uma especialização de três cursos. Notebooks Python e Jupyter serão usados ​​ao longo deste curso para ilustrar e realizar modelagem bayesiana. O site do curso está localizado em https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/index.html. Os notebooks do curso podem ser baixados deste site seguindo as instruções na página https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/getting_started.html. Os instrutores deste curso serão o Dr. Srijith Rajamohan e o Dr. Robert Settlage.

Módulo 2: Inferência bayesiana com MCMC O objetivo deste curso é introduzir os Métodos de Monte Carlo da Cadeia de Markov para modelagem e inferência bayesiana. Os participantes começarão aprendendo os fundamentos dos métodos de Monte Carlo. Isso será ampliado por exemplos práticos em Python que serão usados ​​para ilustrar como esses algoritmos funcionam. Este será o segundo curso de uma especialização de três cursos. Notebooks Python e Jupyter serão usados ​​ao longo deste curso para ilustrar e realizar modelagem bayesiana com PyMC3. O site do curso está localizado em https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/index.html. Os notebooks do curso podem ser baixados deste site seguindo as instruções na página https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/getting_started.html. O instrutor deste curso será o Dr. Srijith Rajamohan.

Módulo 3: Introdução ao PyMC3 para modelagem e inferência bayesiana O objetivo deste curso é apresentar o PyMC3 para modelagem e inferência bayesiana. Os participantes começarão aprendendo os fundamentos do PyMC3 e aprenderão como realizar inferência escalável para uma variedade de problemas. Este será o curso final de uma especialização de três cursos. Notebooks Python e Jupyter serão usados ​​ao longo deste curso para ilustrar e realizar modelagem bayesiana com PyMC3. O site do curso está localizado em https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics /docs/index.html. Os notebooks do curso podem ser baixados deste site seguindo as instruções na página https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/getting_started.html. O instrutor deste curso será o Dr. Srijith Rajamohan.