Berikut adalah silabus lengkap untuk mempelajari Bayesian Analysis menggunakan Python, dari level dasar hingga ultimate:
1. Pengenalan Bayesian Analysis
- Durasi: 2 sesi
- Materi:
- Konsep dasar Bayesian Probability dan perbedaannya dengan frekuentis.
- Teorema Bayes dan aplikasi dasar.
- Pengertian Prior, Likelihood, Posterior, dan Evidence.
- Pengantar Python: instalasi library yang relevan (NumPy, SciPy, Matplotlib, PyMC3).
- Proyek: Hitung probabilitas sederhana dengan teorema Bayes menggunakan Python.
2. Distribusi Probabilitas
- Durasi: 2 sesi
- Materi:
- Distribusi probabilitas umum dalam analisis Bayesian: normal, binomial, poisson, gamma, beta.
- Visualisasi distribusi probabilitas di Python.
- Konsep Prior dan bagaimana memilih Prior yang sesuai.
- Proyek: Implementasikan distribusi normal dan binomial untuk masalah probabilitas di Python.
3. Sampling Metode dalam Bayesian Analysis
- Durasi: 3 sesi
- Materi:
- Sampling Monte Carlo (Markov Chain Monte Carlo – MCMC).
- Metode Gibbs Sampling dan Metropolis-Hastings.
- Pemahaman Posterior Distribution melalui sampling.
- Penggunaan library seperti PyMC3 dan TensorFlow Probability.
- Proyek: Gunakan MCMC untuk memodelkan posterior dari data sederhana.
4. Model Bayesian Sederhana
- Durasi: 3 sesi
- Materi:
- Membuat model Bayesian sederhana menggunakan Python.
- Pengujian hipotesis dengan metode Bayesian.
- Conjugate Priors dan distribusi yang relevan.
- Proyek: Membangun model regresi linier sederhana dengan pendekatan Bayesian.
5. Inferensi Bayesian dan Pendekatan Numerik
- Durasi: 3 sesi
- Materi:
- Inferensi numerik dan penggunaan algoritma untuk menghitung distribusi posterior.
- Evaluasi model dengan posterior predictive checks.
- Penggunaan algoritma seperti Hamiltonian Monte Carlo (HMC).
- Proyek: Gunakan HMC untuk menyelesaikan masalah regresi linier dan membandingkan hasilnya dengan metode klasik.
6. Regresi Bayesian
- Durasi: 4 sesi
- Materi:
- Pendekatan Bayesian untuk regresi linier dan non-linier.
- Evaluasi model: Bayesian Information Criterion (BIC) dan Deviance Information Criterion (DIC).
- Analisis Hierarchical Bayesian.
- Proyek: Membangun model regresi hierarkis dan evaluasi performanya menggunakan BIC.
7. Bayesian Network dan Model Grafikal
- Durasi: 4 sesi
- Materi:
- Pengantar Bayesian Network (BN) dan Graphical Models.
- Penggunaan library seperti pgmpy untuk memodelkan jaringan Bayesian.
- Belajar struktur dan inferensi dalam BN.
- Proyek: Buat dan analisis jaringan Bayesian sederhana untuk masalah klasifikasi.
8. Decision Making dan Bayesian Optimization
- Durasi: 3 sesi
- Materi:
- Pembuatan keputusan berdasarkan model Bayesian (Decision Theory).
- Bayesian Optimization dan aplikasinya dalam Hyperparameter Tuning.
- Proyek: Terapkan Bayesian Optimization untuk memilih hyperparameter dalam model Machine Learning.
9. Time Series Analysis dengan Pendekatan Bayesian
- Durasi: 4 sesi
- Materi:
- Analisis deret waktu (Time Series) dengan model Bayesian.
- Model Bayesian Structural Time Series (BSTS) dan Kalman Filter.
- Penggunaan PyMC3 untuk Time Series.
- Proyek: Bangun model prediksi deret waktu menggunakan pendekatan BSTS.
10. Advanced Bayesian Modeling
- Durasi: 4 sesi
- Materi:
- Gaussian Processes untuk regresi Bayesian.
- Model Latent Variable Bayesian dan implementasinya.
- Model probabilitas kompleks (seperti model campuran Gaussian).
- Proyek: Buat model Gaussian Process Regression untuk prediksi data nonlinear.
11. Evaluasi dan Validasi Model Bayesian
- Durasi: 3 sesi
- Materi:
- Evaluasi model Bayesian dengan metode cross-validation.
- Metode validasi lain dalam Bayesian (posterior predictive checks, LOO-CV).
- Interpretasi hasil dan implikasi keputusan dari model Bayesian.
- Proyek: Validasi model regresi Bayesian menggunakan Leave-One-Out Cross Validation.
12. Aplikasi Lanjutan: Machine Learning dengan Bayesian Approach
- Durasi: 5 sesi
- Materi:
- Penerapan analisis Bayesian dalam Supervised dan Unsupervised Learning.
- Model Bayesian dalam clustering dan klasifikasi.
- Model Bayesian dalam pemrosesan data besar (Big Data).
- Proyek: Terapkan model Bayesian untuk klasifikasi data besar menggunakan Python.
Dengan silabus ini, Anda dapat menguasai Bayesian Analysis menggunakan Python dari konsep dasar hingga aplikasi tingkat lanjut.
