课程链接: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-pymc3
在数据科学和统计建模的领域，贝叶斯方法正逐渐成为主流工具之一。近期我发现了一门非常实用的课程——《Introduction to PyMC3 for Bayesian Modeling and Inference》，由Coursera平台提供，适合希望掌握贝叶斯模型及其应用的学习者。该课程由基础入门、实战应用以及模型评估组成，非常系统地介绍了如何利用PyMC3进行概率编程和贝叶斯推断。
课程内容丰富，包括:
– PyMC3框架基础介绍，结合可视化库ArViz，帮助理解模型结构与结果
– 回归、分类问题的贝叶斯建模实战，包括处理异常值和层级模型
– 各种评估指标和调试技巧，确保模型的质量和效果
– 结合实际案例——COVID-19疫情的模型拟合，提升实战操作能力
课程使用Python和Jupyter Notebook，强调动手操作，非常适合有一定Python基础的学习者。课程网站（https://sjster.github.io/introduction_to_computation）提供了详细的教学资源和操作指南。
我强烈推荐这门课程给对贝叶斯统计、概率编程感兴趣的同学，无论是学术研究还是实际工作，掌握PyMC3都能大大提升你的数据建模能力！