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128 Suchergebnisse für „bayesian statistics“

  • Placeholder
    Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis
    University of California, Santa Cruz
    Kurs
    Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 2603 Rezensionen
    4.6(2,603)
    110.000 Kursteilnehmer
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Bayesian Statistics: Techniques and Models
    University of California, Santa Cruz
    Kurs
    Bewertet mit 4.8 von fünf Sternen. 385 Rezensionen
    4.8(385)
    41.000 Kursteilnehmer
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Bayesian Statistics: Mixture Models
    University of California, Santa Cruz
    Kurs
    Bewertet mit 4.8 von fünf Sternen. 17 Rezensionen
    4.8(17)
    3.6.000 Kursteilnehmer
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Bayesian Statistics
    Duke University
    Kurs
    Bewertet mit 3.8 von fünf Sternen. 736 Rezensionen
    3.8(736)
    65.000 Kursteilnehmer
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Statistics with R
    Duke University
    Spezialisierung
    Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 5913 Rezensionen
    4.7(5,913)
    290.000 Kursteilnehmer
    Beginner LevelBeginner
  • Placeholder
    Probabilistic Graphical Models
    Stanford University
    Spezialisierung
    Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 1397 Rezensionen
    4.6(1,397)
    78.000 Kursteilnehmer
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Advanced Machine Learning
    National Research University Higher School of Economics
    Spezialisierung
    Bewertet mit 4.4 von fünf Sternen. 3688 Rezensionen
    4.4(3,688)
    300.000 Kursteilnehmer
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Exploratory Data Analysis With Python and Pandas
    Coursera Project Network

    NEU

    angeleitetes Projekt
    Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 161 Rezensionen
    4.7(161)
    5.1.000 Kursteilnehmer
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  • Placeholder
    Bayesian Methods for Machine Learning
    National Research University Higher School of Economics
    Kurs
    Bewertet mit 4.5 von fünf Sternen. 638 Rezensionen
    4.5(638)
    63.000 Kursteilnehmer
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Fitting Statistical Models to Data with Python
    University of Michigan
    Kurs
    Bewertet mit 4.4 von fünf Sternen. 489 Rezensionen
    4.4(489)
    21.000 Kursteilnehmer
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Introduction to Probability and Data with R
    Duke University
    Kurs
    Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 4673 Rezensionen
    4.7(4,673)
    210.000 Kursteilnehmer
    Beginner LevelBeginner
  • Placeholder
    Statistics with Python
    University of Michigan
    Spezialisierung
    Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 2123 Rezensionen
    4.6(2,123)
    84.000 Kursteilnehmer
    Beginner LevelBeginner
  • Placeholder
    TensorFlow 2 for Deep Learning
    Imperial College London
    Spezialisierung
    Bewertet mit 4.9 von fünf Sternen. 257 Rezensionen
    4.9(257)
    18.000 Kursteilnehmer
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Exploratory Data Analysis for Machine Learning
    IBM
    Kurs
    Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 169 Rezensionen
    4.6(169)
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  • Placeholder
    Improving your statistical inferences
    Eindhoven University of Technology
    Kurs
    Bewertet mit 4.9 von fünf Sternen. 643 Rezensionen
    4.9(643)
    51.000 Kursteilnehmer
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  • Placeholder
    Probabilistic Deep Learning with TensorFlow 2
    Imperial College London
    Kurs
    Bewertet mit 4.9 von fünf Sternen. 15 Rezensionen
    4.9(15)
    4.9.000 Kursteilnehmer
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Probabilistic Graphical Models 3: Learning
    Stanford University
    Kurs
    Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 281 Rezensionen
    4.6(281)
    17.000 Kursteilnehmer
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Statistics with R Capstone
    Duke University
    Kurs
    Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 190 Rezensionen
    4.6(190)
    6.8.000 Kursteilnehmer
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    Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 199 Rezensionen
    4.6(199)
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    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    IBM Introduction to Machine Learning
    IBM
    Spezialisierung
    Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 191 Rezensionen
    4.6(191)
    9.5.000 Kursteilnehmer
    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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Zusammenfassend sind hier 10 unserer beliebtesten bayesian statistics Kurse

  • 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

Fähigkeiten, die Sie bei Probability And Statistics erlernen können

R-Programmierung (19)
Inferenz (16)
Lineare Regression (12)
Statistische Analyse (12)
Statistische Inferenz (11)
Regressionsanalyse (10)
Biostatistik (9)
Bayes (7)
Logistische Regression (7)
Wahrscheinlichkeitsverteilung (7)
Medizinische Statistik (6)
Big Data (5)

Häufig gestellte Fragen zum Thema 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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LernprogrammBeschreibung
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Erlangen Sie mittels eines von einem Fachexperten angeleiteten interaktiven Erlebnisses in unter zwei Stunden eine berufsrelevante Kompetenz, die Sie bereits heute zum Einsatz bringen können. Sie können auf alles Nötige direkt in Ihrem Browser zugreifen und dank Schritt-für-Schritt-Anleitung Ihr Projekt mit gutem Gefühl zum Abschluss bringen.

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Spezialisierung

Melden Sie sich für spezialisierte Kurse an um bestimmte berufliche Kompetenzen zu erwerben und zu erweitern. Sie absolvieren anspruchsvolle Kurse und führen praxisorientierte Projekte durch. Bei Abschluss können Sie ein Zertifikat erwerben, welches Sie für berufliche Netzwerke und Bewerbungen verwenden können.

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Ob Sie eine neue Karriere einschlagen oder den Verlauf Ihrer aktuellen Karriere ändern möchten, Zertifikate über berufliche Qualifikationen von Coursera bereiten Sie auf Ihre jeweiligen Aufgaben vor. Lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo von angesehenen Unternehmen und Universitäten, wenden Sie neue Fähigkeiten in Praxisprojekten an, um potenziellen Arbeitgebern Ihre Kenntnisse zu demonstrieren, und erwerben Sie eine berufliche Qualifikation, um eine neue Karriere einzuschlagen.

MASTERTRACK™-ZERTIFIKAT

Bei MasterTrack™-Zertifikaten wurden Teile des Masterprogramms in Online-Module aufgeteilt. Daher können Sie eine hochwertige, von einer Universität ausgestellte Teilnahmebescheinigung zu einem sensationell günstigen Preis in einem flexiblen, interaktiven Format erwerben. Profitieren Sie von einer tiefgreifenden Lernerfahrung mit realen Projekten und Live-Expertenkursen. Wenn Sie zum vollständigen Master-Programm zugelassen werden, wird Ihre MasterTrack-Kursarbeit für Ihren Abschluss angerechnet.

Abschluss

Werten Sie Ihren Lebenslauf durch ein Zertifikat von einer erstklassigen Universität gegen eine unschlagbare Gebühr auf. Unser Modulsystem ermöglicht es Ihnen, jederzeit online zu lernen und bei Abschluss Ihrer Kursaufgaben Punkte zu erzielen. Sie erhalten dieselben Zeugnisse wie Studenten, die den Kurs auf dem Campus absolvieren. Abschlüsse kosten bei Coursera viel weniger als vergleichbare Programme auf dem Campus.

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