Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia
Kursus Jasa Bayesian Analysis with Python

Kursus/Jasa Bayesian Analysis with Python

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.

KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Kursus Jasa Game Maker

Kursus/Jasa Game Maker | “Pengembangan Game Platformer 2D dengan Fitur Multiplayer Menggunakan Game Maker Studio”

Silabus “Pengembangan Game Platformer 2D dengan Fitur Multiplayer Menggunakan Game Maker Studio” Bagian 1: Pengantar …

Kursus Roblox

Kursus/Jasa Roblox | “Pemanfaatan Roblox Studio sebagai Platform Pengajaran STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics)”

Silabus Pemanfaatan Roblox Studio sebagai Platform Pengajaran STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) Modul 1: …

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *