10 Meilleurs Cours de Statistique Bayésienne en Ligne

Gros plan d'un iPhone montrant l'application Udemy et un ordinateur portable avec un bloc-notes.Il existe des milliers de cours et de classes en ligne qui vous aideront à améliorer vos  compétences en Statistique Bayésienne et à obtenir votre  certificat de Statistique Bayésienne.

Dans cet article de blog, nos experts ont soigneusement établi la liste des 10 meilleurs cours, tutoriels, programmes de formation, cours et certifications de Statistique Bayésienne  qui sont disponibles en ligne actuellement.

Nous n’avons inclus que les cours qui répondent à nos normes de qualité rigoureuses. Nous avons consacré beaucoup de temps et d’énergie pour rassembler toutes ces précieuses informations pour vous. Ces cours sont adaptés à tous les niveaux, aux débutants, aux étudiants de niveau intermédiaire et aux experts.

Voici un aperçu de ces cours et de leur contenu !

10 Meilleurs Cours de Statistique Bayésienne en Ligne

1. Bayesian Machine Learning in Python: A/B Testing par Lazy Programmer Inc. Cours Udemy Notre meilleur choix

“Data Science, Machine Learning, and Data Analytics Techniques for Marketing, Digital Media, Online Advertising, and More”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 31314+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 5517+ avis.

Contenu du cours
Introduction and Outline
The High-Level Picture
Bayes Rule and Probability Review
Traditional A/B Testing
Bayesian A/B Testing
Bayesian A/B Testing Extension
Practice Makes Perfect
Setting Up Your Environment (FAQ by Student Request)
Extra Help With Python Coding for Beginners (FAQ by Student Request)
Effective Learning Strategies for Machine Learning (FAQ by Student Request)
Appendix / FAQ Finale

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2. Bayesian Computational Analyses with R par “Geoffrey Hubona, Ph.D.” Cours Udemy

Learn the concepts and practical side of using the Bayesian approach to estimate likely event outcomes.

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 3553+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 311+ avis.

Contenu du cours
Introduction to Bayesian Course and to R Software
Introduction to Bayesian Thinking
Single Parameter Bayesian Models
Conjugate Mixtures
Multi-Parameter Bayesian Models
Bayesian Computation
Rejection and Importance Sampling
Comparing Bayesian Models

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3. Bayesian Statistics par Dr. Philipp Loick Cours Udemy

“Bayes Theorem, Bayesian networks, Bayesian sampling methods, Bayesian inference, machine learning and much more”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 3005+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 319+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Bayes Theorem
Absolute & Conditional Independence
Bayesian networks & d separation
Enumeration & Elimination
Miniproject – overarching problem
Sampling methods
Bayesian inference
Continuous Bayesian Statistics
Bayesian statistics & machine learning

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4. Introduction to Monte Carlo Methods par Jonathan Navarrete Cours Udemy

“Statistical Computation, MCMC and Bayesian Statistics”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 1006+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 114+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Generating Random Variables
Monte Carlo Integration
Variance Estimation and Acceleration
Optimization
Expectation Maximization
MCMC and Metropolis Hastings
Gibbs Samplers

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5. A Comprehensive Guide to Bayesian Statistics par Twinkle Sethi Cours Udemy

“Bayesian Inference, Prior & Posterior Distn, Bayesian Interval Estimation, Bayesian Hypothesis Testing & Decision Theory”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 404+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 99+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Fundamentals of Bayesian Statistics
Prior & Posterior Distribution with Numerical Problems
Interval Estimation in Bayesian Statistics
Bayesian Hypothesis Testing: Bayes Factor
Bayesian Decision Theory
Conclusion

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6. Probabilistic Programming with Python and Julia par “Bert Gollnick, Sebastian Kaus” Cours Udemy

Introduction and simple examples to start into probabilistic programming

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 139+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 24+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Samplers
Workspace Preparation
Gaussian Mixture Models
Bayesian Linear Regression
Bayesian Logistic Regression
Bonus

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7. Probabilistic Programming with STAN par Omid Rezania Cours Udemy

Parametric Bayesian Methods

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 112+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 23+ avis.

Contenu du cours
“Introduction
Getting Started, Seriously !
Polynomials in STAN
Model Convergence Diagnosis
Posterior Predictive Checks
Visualization and Plot of the Fit
Probabilistic Multi_Variable Regression Modelling using STAN
Prediction and Forecasting in STAN
Hierarchical Models in STAN”

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8. Bayesian Modelling with Regression ( From A to Z ) with R par Omid Rezania Cours Udemy

Start and Finish your project in Bayesian

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 67+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 12+ avis.

Contenu du cours
You wonder who I am ? why are you here ? where would this journey take you ?
Let`s do some warm_up and stretches
Theories Blended with application
Final Message

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9. Hierarchical Bayesian Methods for Alzheimer`s Disease par Omid Rezania Cours Udemy

From Model Development to Model Execution

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 50+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 2+ avis.

Contenu du cours
Introduction
How to get the data for Alzheimer`s Disease
Data Exploration & Data Knowledge Discovery
Fixed Effect Model ( Bayesian & Non_Bayesian )
Hierarchical Bayesian Models with STAN – Alzheimer`s Disease Case Study
Adding Another Level to the existing Hierarchical Model
Multi_Levels Strategy

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10. Naïve Bayes Classifier: A pure statistical approach to ML par Tidor-Vlad Pricope Cours Udemy

Learn how Statistics helps in developing Machine Learning models.

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 24+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 2+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Theoretical Background
Implementing in Code
Conclusion

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Voici quelques questions fréquemment posées sur l’apprentissage de Statistique Bayésienne

Combien de temps faut-il pour apprendre Statistique Bayésienne?

La réponse à la question « Combien de temps faut-il pour apprendre Statistique Bayésienne » est… « Ça dépend. » Tout le monde a des besoins différents et tout le monde travaille dans des situations différentes, donc la réponse donnée à telle ou telle personne peut se révéler complètement différente de celle donnée à telle ou telle autre personne.

Posez-vous les questions suivantes : Dans quel but cherchez-vous à apprendre Statistique Bayésienne ? Quel est votre niveau ? Êtes-vous débutant(e) ou avez-vous de l’expérience dans le domaine de Statistique Bayésienne ? Combien de temps pouvez-vous y consacrer ? 1 heure par jour ? 40 heures par semaine ? Découvrez ce cours de Statistique Bayésienne.

Est-ce que Statistique Bayésienne est facile ou difficile à apprendre ?

Non. Pour la plupart des gens, apprendre Statistique Bayésienne n’est pas difficile. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Statistique Bayésienne en un rien de temps !

Comment apprendre Statistique Bayésienne rapidement ?

Le moyen le plus rapide d’apprendre Statistique Bayésienne est de suivre d’abord ce cours de Statistique Bayésienne puis de pratiquer ce que vous apprenez à chaque fois que vous en avez l’occasion. Même s’il s’agit seulement de 15 minutes de pratique par jour. La régularité est la clé de la réussite.

Où apprendre Statistique Bayésienne?

Si vous voulez explorer et apprendre Statistique Bayésienne, alors Udemy vous fournira la meilleure plate-forme pour apprendre le Statistique Bayésienne. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Statistique Bayésienne en un rien de temps !