Coursera – Applied Bayesian Data Analysis Specialization 2026-5

در تاریخ: 1405/07/27 11:55:36

توضیحات

دوره Applied Bayesian Data Analysis Specialization. این دوره آموزشی یک تخصص جامع و کاربردی است که به فراگیران روش‌ها و تکنیک‌های پیشرفته آمار بایزی و مدل‌سازی احتمالاتی را برای حل مسائل پیچیده علوم داده آموزش می‌دهد.این دوره به عنوان یک راهنمای جامع و تخصصی طراحی شده است تا علاقه‌مندان به حوزه آمار و علوم داده بتوانند روش‌های استنباط بایزی و مدل‌سازی احتمالاتی را به صورت کاملاً کاربردی فرا بگیرند. این برنامه آموزشی شامل سه دوره تخصصی و فراگیر است که شرکت‌کنندگان را از مفاهیم پایه‌ای و بنیادی نظیر قضيه بایز برای توزیع‌ها، پیشین‌های همیوغ و روش‌های زنجیره مارکوف مونت‌کارلو به سمت موضوعات بسیار پیشرفته‌تر هدایت می‌کند. فراگیران در طول این مسیر یاد می‌گیرند که چگونه مدل‌های رگرسیون بایزی، مدل‌های سلسله‌مراتبی، مدل‌های خطی تعمیم‌یافته، استنباط واریانسی و روش‌های غیرپارامتری بایزی را پیاده‌سازی و اعتبارسنجی نمایند. علاوه بر مفاهیم نظری، این تخصص بر جنبه‌های عملی و پروژه‌محور نیز تمرکز دارد تا افراد بتوانند دانش خود را در سناریوهای واقعی دنیای واقعی به کار بگیرند. فراگیران با استفاده از ابزارها و زبان برنامه‌نویسی پایتون، پروژه‌های عملی متعددی را در زمینه‌هایی مانند تحلیل‌های ورزشی، مراقبت‌های بهداشتی، پزشکی و تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار اجرا می‌کنند. الگوی آموزشی به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان نحوه برآورد پارامترها، مقایسه مدل‌ها و ارزیابی عدم قطعیت را به شکل عمیق فرا بگیرند و آمادگی لازم را برای مواجهه با مسائل پیچیده آماری و تحلیل داده‌ها به دست آورند.

آنچه فرا خواهید گرفت

استفاده از قضیه بایز، پیشین‌های همیوغ و روش‌های MCMC برای انجام استنباط بایزی و ساخت فاصله‌های اطمینان بایزی به منظور برآورد پارامترها
ساخت و اعتبارسنجی مدل‌های رگرسیون بایزی شامل مدل‌های خطی، سلسله‌مراتبی و مدل‌های خطی تعمیم‌یافته برای تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و مقایسه مدل‌ها
پیاده‌سازی روش‌های پیشرفته بایزی مانند استنباط واریانسی و مدل‌سازی غیرپارامتری برای تحلیل داده‌های پیچیده و نظریه تصمیم‌گیری بایزی
به‌کارگیری برنامه‌نویسی احتمالاتی و گردش‌کارهای بایزی در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی در تحلیل‌های ورزشی، مراقبت‌های بهداشتی و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده
اجرای پروژه‌های عملی شامل پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC، ساخت مدل‌های سلسله‌مراتبی برای داده‌های چندسطحی و انتخاب مدل تحت عدم قطعیت

این دوره مناسب افرادیست که

دانشمندان داده که مایل هستند دانش تخصصی خود را در زمینه آمار بایزی و مدل‌سازی احتمالاتی ارتقا دهند
تحلیلگران داده که به دنبال یادگیری روش‌های پیشرفته آمار و استنباط آماری هستند
پژوهشگران و دانشمندان کاربردی که قصد دارند مسائل پیچیده را با ابزارهای احتمالاتی حل کنند
تمامی افرادی که می‌خواهند از برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل‌های آماری پیشرفته در پروژه‌های واقعی استفاده نمایند