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Faites vos premiers pas dans l'univers bayésien. Dans ce chapitre, vous serez initié aux notions de base de la probabilité et des distributions statistiques, ainsi qu'au célèbre théorème de Bayes, pierre angulaire des méthodes bayésiennes. Pour terminer, vous construirez votre premier modèle bayésien afin de tirer des conclusions à partir de lancers de pièce aléatoires.
Il est temps de regarder sous le capot bayésien. Vous apprendrez à appliquer le théorème de Bayes à des données sur l'efficacité d'un médicament pour estimer les paramètres de distributions de probabilité à l'aide de la technique d'approximation par grille, puis à mettre à jour ces estimations à mesure que de nouvelles données arrivent. Ensuite, vous verrez comment intégrer des connaissances préalables dans le modèle, avant de vous exercer à une compétence essentielle : communiquer les résultats à un public non technique.
Mettez en pratique vos nouvelles compétences en analyse bayésienne des données pour résoudre des enjeux d'affaires réels. Vous travaillerez avec des données de marketing de ventes en ligne pour réaliser des tests A/B, de l'analyse de décision et de la prévision avec des modèles de régression linéaire.
Exercice en cours
Dans ce dernier chapitre, vous tirerez parti de la puissance du module PyMC3 pour ajuster facilement des modèles de régression bayésienne, vérifier la convergence d'un modèle, choisir entre des modèles concurrents et générer des prédictions pour de nouvelles données. Pour conclure, vous appliquerez ce que vous avez appris afin de trouver le prix optimal des avocats dans une étude de cas en analyse bayésienne des données. Bonne chance !