What is Bayesian Statistics, and why is it important to learn about?

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.

What careers can I pursue with a background in Bayesian statistics?

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.

Can I learn about Bayesian statistics by taking online courses in Coursera?

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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Bayesian Statistics

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Master of Computer Science in Data ScienceUniversity of Illinois

Master of Data ScienceHSE University

Master of Machine Learning and Data ScienceImperial College London

Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis
University of California, Santa Cruz
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Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 2344 Rezensionen
99k Kursteilnehmer
Intermediate
Bayesian Statistics: Techniques and Models
University of California, Santa Cruz
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Probabilistic Graphical Models
Stanford University
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73k Kursteilnehmer
Advanced
Bayesian Statistics
Duke University
Kurs
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Intermediate
Advanced Machine Learning
National Research University Higher School of Economics
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180k Kursteilnehmer
Beginner
Bayesian Statistics: Mixture Models
University of California, Santa Cruz
Kurs
Advanced
Siamese Network with Triplet Loss in Keras
Coursera Project Network
NEU
angeleitetes Projekt
Bewertet mit 4.8 von fünf Sternen. 62 Rezensionen
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Statistics with R
Duke University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 5248 Rezensionen
250k Kursteilnehmer
Beginner
Bayesian Methods for Machine Learning
National Research University Higher School of Economics
Kurs
Bewertet mit 4.5 von fünf Sternen. 569 Rezensionen
47k Kursteilnehmer
Advanced
Improving your statistical inferences
Eindhoven University of Technology
Kurs
Bewertet mit 4.9 von fünf Sternen. 583 Rezensionen
42k Kursteilnehmer
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Statistical Inference
Johns Hopkins University
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Advanced Portfolio Construction and Analysis with Python
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Probabilistic Graphical Models 1: Representation
Stanford University
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70k Kursteilnehmer
Advanced
Introduction to Probability and Data with R
Duke University
Kurs
Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 4176 Rezensionen
180k Kursteilnehmer
Beginner
An Intuitive Introduction to Probability
University of Zurich
Kurs
Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 902 Rezensionen
32k Kursteilnehmer
Beginner
Mathematical Biostatistics Boot Camp 1
Johns Hopkins University
Kurs
Bewertet mit 4.5 von fünf Sternen. 294 Rezensionen
46k Kursteilnehmer
Mixed
Getting started with TensorFlow 2
Imperial College London
Kurs
Bewertet mit 4.9 von fünf Sternen. 56 Rezensionen
4.9k Kursteilnehmer
Intermediate
Inferential Statistical Analysis with Python
University of Michigan
Kurs
Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 505 Rezensionen
15k Kursteilnehmer
Intermediate
Statistics with Python
University of Michigan
Spezialisierung
Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 1548 Rezensionen
52k Kursteilnehmer
Beginner

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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.
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