cours de chaîne de Markov
Maîtrisez les chaînes de Markov avec des données réelles d'engagement. Apprenez à construire des matrices de transition, analyser les comportements à court et long terme, modéliser des interventions et transformer des insights stochastiques en recommandations claires et actionnables pour des décisions mathématiques à fort impact.

de 4 à 360 h de charge de travail flexible
certificat valable dans votre pays
Que vais-je apprendre ?
Ce cours sur les chaînes de Markov offre un parcours pratique pour modéliser les journaux d'engagement hebdomadaires. Vous nettoierez et explorerez les données, estimerez les matrices de transition, analyserez les dynamiques à court et long terme, et calculerez les distributions stationnaires. Apprenez à tester les hypothèses, modéliser des interventions, comparer des scénarios et présenter des rapports clairs, reproductibles avec des recommandations actionnables et une incertitude quantifiée.
Avantages d’Elevify
Développez vos compétences
- Modélisation Markov : construisez, estimez et validez rapidement des chaînes de Markov en temps discret.
- Analyse des transitions : calculez P, P², déplacements en n étapes et temps moyens de premier passage.
- Insights stationnaires : dérivez les distributions stationnaires et interprétez le comportement à long terme.
- Conception d'interventions : simulez des changements de politique et comparez des scénarios avec des métriques claires.
- Rapports reproductibles : créez des rapports concis et prêts pour les parties prenantes sur les chaînes de Markov.
Résumé suggéré
Avant de commencer, vous pouvez modifier les chapitres et la charge de travail. Choisissez par quel chapitre commencer. Ajoutez ou retirez des chapitres. Augmentez ou réduisez la charge de travail du cours.Ce que disent nos étudiants
FAQ
Qui est Elevify ? Comment ça fonctionne ?
Les cours donnent-ils lieu à des certificats ?
Les cours sont-ils gratuits ?
Quelle est la charge de travail des cours ?
À quoi ressemblent les cours ?
Comment fonctionnent les cours ?
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