Açıklama
Büyük veriye uzanan çıkarımsal veri bilimi araçları açık kaynak yazılımlar kullanılarak. Olasılıkların asimptotik özellikleri, parametrik ve parametrik olmayan yaklaşımlar, bootstrap, jackknife kestirimi, frekansçı ve Bayesçi bakış açıları. Resmi araçlar geliştirilir. Kavramlar simülasyonla gösterilir. Soyut kavramlar görselleştirme ve sayısal hesaplamayla somutlaştırılır.
Önkoşullar
- Önkoşul(lar): STAT 2210 .
Şartlar ve koşullar
- STAT 3509 veya STAT 3559 için ek kredi verilmez.
- Önkoşul(lar): STAT 2210 .
- Haftada üç saat ders, haftada bir saat laboratuvar.
Kaynak metin orijinal dilinde
Inferential data science tools extending to big data using open-source software. Asymptotic properties of likelihoods, parametric and non-parametric approaches, bootstrap, jackknife estimation, frequentist and Bayesian perspectives. Formal tools are developed. Concepts are demonstrated using simulation. Abstract concepts are made concrete through visualization and numerical computation.
- Prerequisite(s): STAT 2210 .
- Precludes additional credit for Precludes additional credit for STAT 3509 or STAT 3559 .
- Lectures three hours a week, laboratory one hour a week.
Kaynaklar ve referanslar
Tarih ve kaynaklar bilgileri doğrulamanıza yardımcı olmak için saklanır. Okumayı kolaylaştırmak için çeviriler sunulmuştur; koşullar ve gereksinimler için resmi kaynak esas alınır.
Kaynak referans : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/STAT/