Advanced Certificate Bayesian Statistics R Integration
-- ViewingNowThe Advanced Certificate Bayesian Statistics R Integration course is a comprehensive program designed to provide learners with in-depth knowledge of Bayesian statistics and its integration with R, a powerful statistical software. This course is crucial in today's data-driven world, where businesses are seeking professionals who can analyze and interpret complex data to make informed decisions.
6٬115+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
Save 44% with our special offer
حول هذه الدورة
100% عبر الإنترنت
تعلم من أي مكان
شهادة قابلة للمشاركة
أضف إلى ملفك الشخصي على LinkedIn
شهران للإكمال
بمعدل 2-3 ساعات أسبوعياً
ابدأ في أي وقت
لا توجد فترة انتظار
تفاصيل الدورة
• Bayesian Inference Review · Understanding the basics of Bayesian inference, including probability theory, prior and posterior distributions, and Bayes' theorem.
• Probability Distributions in R · Learning to implement various probability distributions in R, including normal, exponential, and binomial distributions.
• Bayesian Hierarchical Modeling · Exploring multilevel modeling techniques for incorporating hierarchical structures in Bayesian models.
• Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Methods · Understanding the principles of MCMC methods, such as the Metropolis-Hastings algorithm and Gibbs sampling, for estimating posterior distributions.
• Stan & R Integration · Integrating Stan with R for advanced Bayesian modeling, including model specification and diagnostics.
• Bayesian Networks in R · Learning to construct and analyze Bayesian networks in R, including conditional probability tables and the use of the gRain package.
• Model Selection & Comparison · Understanding methods for comparing and selecting Bayesian models, including the Deviance Information Criterion (DIC) and cross-validation.
• Bayesian Nonparametrics · Exploring nonparametric Bayesian methods, such as Dirichlet processes and Gaussian processes, for modeling complex data structures.
• Bayesian Time Series Analysis · Learning to model time series data using Bayesian methods, including the use of the bsts package in R.
المسار المهني
متطلبات القبول
- فهم أساسي للموضوع
- إتقان اللغة الإنجليزية
- الوصول إلى الكمبيوتر والإنترنت
- مهارات كمبيوتر أساسية
- الالتزام بإكمال الدورة
لا توجد مؤهلات رسمية مطلوبة مسبقاً. تم تصميم الدورة للسهولة.
حالة الدورة
توفر هذه الدورة معرفة ومهارات عملية للتطوير المهني. إنها:
- غير معتمدة من هيئة معترف بها
- غير منظمة من مؤسسة مخولة
- مكملة للمؤهلات الرسمية
ستحصل على شهادة إكمال عند الانتهاء بنجاح من الدورة.
لماذا يختارنا الناس لمهنهم
جاري تحميل المراجعات...
الأسئلة المتكررة
رسوم الدورة
- 3-4 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة مبكراً
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- 2-3 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة العادي
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- الوصول الكامل للدورة
- الشهادة الرقمية
- مواد الدورة
احصل على معلومات الدورة
احصل على شهادة مهنية