cours de théorème de Bayes
Maîtrisez la statistique bayésienne pour la modélisation de conversion en conditions réelles. Construisez des modèles Beta-Bernoulli et hiérarchiques, exécutez MCMC, comparez les modèles et transformez l'incertitude en décisions claires et data-driven pour les équipes marketing, produit et croissance. Ce cours vous équipe pour analyser les données de conversion, quantifier les probabilités postérieures et guider des actions stratégiques précises.

de 4 à 360 h de charge de travail flexible
certificat valable dans votre pays
Que vais-je apprendre ?
Ce cours de statistique bayésienne offre un chemin rapide et pratique pour modéliser les données de conversion avec confiance. Vous nettoierez et préparerez des ensembles de données réels, construirez des modèles Beta-Bernoulli et hiérarchiques, exécuterez MCMC avec des bibliothèques modernes, et évaluerez l'ajustement des modèles. Apprenez à quantifier l'incertitude, comparer les segments, guider les tests A/B, et communiquer clairement les résultats, hypothèses et considérations éthiques aux équipes produit et marketing.
Avantages d’Elevify
Développez vos compétences
- Modélisation bayésienne de conversion : construisez rapidement des modèles de taux Beta-Bernoulli et hiérarchiques.
- Flux de travail MCMC : codez, affinez et diagnostiquez des modèles bayésiens avec des outils professionnels.
- Analyse décisionnelle : transformez les probabilités postérieures en actions marketing claires.
- Préparation de données pour Bayes : nettoyez, préparez et segmentez les données de conversion pour la modélisation.
- Rapport aux parties prenantes : expliquez les résultats bayésiens de manière claire, éthique et concise.
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 ?
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