Wnioskowanie Bayesowskie to potężne podejście statystyczne, które znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach – od analizy danych w medycynie i biologii, przez modelowanie ryzyka w finansach, aż po predykcje w inżynierii i naukach społecznych. W przeciwieństwie do klasycznego wnioskowania statystycznego, metody bayesowskie pozwalają na uwzględnienie wcześniejszej wiedzy o problemie, co czyni je niezwykle wszechstronnymi i intuicyjnymi. Nasze szkolenie „Wnioskowanie Bayesowskie” pozwoli Ci poznać teoretyczne podstawy tego podejścia oraz nauczy, jak wykorzystać je w praktyce z użyciem Pythona i R.
Cele szkolenia
- Zrozumienie podstaw teoretycznych wnioskowania Bayesowskiego, w tym twierdzenia Bayesa i rozkładów prawdopodobieństwa.
- Opanowanie narzędzi statystycznych i programistycznych do implementacji modeli bayesowskich.
- Praktyczne zastosowanie metod bayesowskich w analizie danych, prognozowaniu i podejmowaniu decyzji w warunkach niepewności.
- Nauka wizualizacji wyników i interpretacji wyników modeli bayesowskich w kontekście biznesowym i naukowym.
Dla kogo jest to szkolenie?
Szkolenie „Wnioskowanie Bayesowskie” jest idealne dla osób, które chcą zgłębić nowoczesne podejścia do analizy danych. Szczególnie polecane dla:
- Analityków danych i naukowców, którzy chcą zrozumieć zaawansowane metody statystyczne.
- Specjalistów z dziedzin takich jak biostatystyka, ekonomia, nauki społeczne czy finanse, którzy wykorzystują statystykę w codziennej pracy.
- Programistów i inżynierów, którzy chcą wzbogacić swoje umiejętności w obszarze modelowania probabilistycznego.
- Studentów i absolwentów kierunków technicznych, matematycznych lub statystycznych, którzy chcą rozwijać się w kierunku zaawansowanej analizy danych.
Program szkolenia
1. Wprowadzenie do wnioskowania Bayesowskiego
- Podstawy prawdopodobieństwa: rozkłady prawdopodobieństwa, twierdzenie Bayesa.
- Wprowadzenie do wnioskowania bayesowskiego – czym różni się od podejścia klasycznego?
- Przykłady zastosowań wnioskowania bayesowskiego w różnych dziedzinach.
2. Rozkłady prawdopodobieństwa i ich rola w modelach bayesowskich
- Priory i posteriory: czym są i jak je interpretować?
- Najpopularniejsze rozkłady w wnioskowaniu bayesowskim (Beta, Gamma, Normalny, Poisson).
- Wizualizacja rozkładów prawdopodobieństwa i analiza ich wpływu na modele.
3. Implementacja modeli bayesowskich w R i Pythonie
- Przygotowanie środowiska pracy: instalacja i konfiguracja bibliotek (Stan, PyMC3, JAGS).
- Budowa prostych modeli bayesowskich: od danych do wyników.
- Walidacja modeli i interpretacja wyników w kontekście praktycznym.
4. Zaawansowane techniki wnioskowania Bayesowskiego
- Hierarchiczne modele bayesowskie – budowa i zastosowanie.
- Metody Monte Carlo z łańcuchami Markowa (MCMC) – podstawy i implementacja.
- Praca z dużymi zbiorami danych w podejściu bayesowskim.
5. Projekty praktyczne i case studies
- Modelowanie ryzyka w finansach przy użyciu podejścia bayesowskiego.
- Wykorzystanie metod bayesowskich do analizy efektów leczenia w badaniach medycznych.
- Prognozowanie popytu w e-commerce przy użyciu hierarchicznych modeli bayesowskich.
Korzyści z udziału w szkoleniu
- Dogłębne zrozumienie metodyki: Szkolenie pozwala w pełni zrozumieć teorię i praktykę wnioskowania Bayesowskiego.
- Praktyczne doświadczenie: Uczestnicy uczą się implementować modele na rzeczywistych zbiorach danych z użyciem popularnych narzędzi.
- Wsparcie ekspertów: Trenerzy z doświadczeniem w pracy nad projektami wykorzystującymi metody bayesowskie służą pomocą na każdym etapie szkolenia.
- Certyfikat ukończenia: Każdy uczestnik otrzyma certyfikat potwierdzający jego umiejętności w zakresie wnioskowania bayesowskiego.
Dlaczego warto wybrać to szkolenie?
- Eksperci-praktycy: Szkolenie prowadzone jest przez specjalistów, którzy na co dzień pracują z metodami bayesowskimi w projektach badawczych i komercyjnych.
- Praktyczne podejście: Kurs skupia się na rzeczywistych zastosowaniach wnioskowania Bayesowskiego, co pozwala na szybkie wdrożenie zdobytej wiedzy w pracy.
- Elastyczne formy nauki: Szkolenie dostępne zarówno online na żywo, jak i stacjonarnie, dostosowane do Twoich preferencji.
- Kompleksowe materiały: Otrzymasz dostęp do kodów źródłowych, zestawów danych i nagrań sesji, aby móc wrócić do materiału w dowolnym momencie.
Najbliższe terminy i szczegóły organizacyjne
- Forma szkolenia: Online na żywo
- Czas trwania: 4 dni (5 godzin dziennie)
- Najbliższy termin: 18–21 marca 2024
- Koszt: 3 000 PLN netto
W cenie szkolenia:
- Dostęp do materiałów edukacyjnych i przykładów kodu w R i Pythonie.
- Certyfikat ukończenia szkolenia w wersji cyfrowej i papierowej.
- Konsultacje z trenerami w trakcie i po szkoleniu.
Opinie uczestników
Piotr, analityk danych:
„Szkolenie z wnioskowania Bayesowskiego pomogło mi lepiej zrozumieć statystykę i jej zastosowania w praktyce. Teraz wykorzystuję te metody w moich projektach analitycznych i prognozach.”
Anna, badaczka naukowa:
„Bardzo profesjonalne szkolenie, które tłumaczy krok po kroku zarówno teorię, jak i praktykę. Przykłady z Pythona i R były niezwykle pomocne!”
Tomasz, specjalista ds. finansów:
„Szkolenie w pełni spełniło moje oczekiwania. Hierarchiczne modele bayesowskie okazały się przełomowe w analizach ryzyka w mojej firmie.”
Jak się zapisać?
Aby zapisać się na szkolenie, wypełnij formularz zgłoszeniowy. Liczba miejsc jest ograniczona – zarezerwuj swoje miejsce już dziś i rozpocznij swoją przygodę z wnioskowaniem Bayesowskim!
Szkolenie „Wnioskowanie Bayesowskie” to kompleksowe wprowadzenie do nowoczesnych metod statystycznych, które znajdują zastosowanie w różnych dziedzinach nauki i biznesu. Nauczysz się zarówno podstaw, jak i zaawansowanych technik, a praktyczne projekty pozwolą Ci zdobyć doświadczenie w pracy z rzeczywistymi danymi. Dołącz do nas i odkryj potencjał wnioskowania Bayesowskiego!