课程主页: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis
概述
作为一名数据科学家或统计学家的从业者或准从业者，《贝叶斯统计：时间序列分析》课程无疑是你职业发展路上的一种优质资产。这门课程是一个四门课程系列中的第四门，它逐步引导学员深入理解贝叶斯统计的核心概念，打好坚实的基础。
课程简介
该课程重点关注时间序列分析，探索如何建模序列中相关变量之间的依赖关系。为了成功学习本课程，学员需要具备以微积分为基础的概率知识。
课程大纲
- 第1周：时间序列与 AR(1) 过程简介
这一模块定义了平稳时间序列过程、自相关函数及自回归过程 (AR(1))。还讨论了通过最大似然法与贝叶斯推断进行参数估计。 - 第2周：AR(p) 过程
该模块延续第1周的知识，将 AR(1) 过程扩展到成本取法解AR(p)的普遍情况。探讨了最大似然估计与民族独立推断。 - 第3周：正态动态线性模型（第一部分）
此模块定义并展示了正态动态线性模型（NDLM），通过多个示例进行说明。说明了基于简单叠加原则的预测函数的模型构建方法，讨论了NDLM的贝叶斯滤波、平滑和预测的方法。 - 第4周：正态动态线性模型（第二部分）
本周涵盖了与NDLM相关的更深层次内容。 - 第5周：期末项目
在最终项目中，学员将利用正态动态线性模型分析一份从Google趋势数据库下载的时间序列数据集。
我的体验
学习期间，我深切感到课程内容深入透析了时间序列分析的多种技巧与模型。而且，通过丰富的实例和全面的学习材料，使我对每一章节的知识都能迅速掌握，并且将其理论技能灵活运用至真实世界的问题分析。
推荐理由
- 结构合理：课程设计从基础到深入，循序渐进，适合不同屈集程度的学员。
- 实用案例：通过案例和实践，使理论与实际应用相结合，增强理解与记忆。
- 业界推崇：课程由资深的统计学或数据分析领域的老师授课，教授使用的模型与技术在实际工作中广泛适用。
总结
如果你期望扩展时间序列分析的领域知识，甚至在数据科学家领域更进一步，《贝叶斯统计：时间序列分析》非常值得你的时间与精力。上完这门课程，我的收益颇丰，确实对我的职业有很大的帮助。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis