【PyMCで学ぶ】データサイエンスのための実践ベイズ統計モデリング

この説明から、いた hanako_ai が提供する「ベイズ統計学とPythonでの応用」の講座は、以下のような内容を網羅しております。

1. 理論編:

   • 確率統計とベイズ統計学の基礎的な復習。
   • ベイズ推論の流れと概念の理解。
   • 統計モデル（特に線形モデルと一般化線形モデル）の理論的な解説。
   • MCMCの原理については詳しくは述べないが、MCMCの収束と収束後の事後分布の評価について学びます。
   • ラプラス近似や変分推論といった他の手法の紹介とそのPros/Consの比較。
   • モデル選択を支えるPPCや情報量基準などの評価手法の解説。

2. 実践編:

   • PyStanやPyMCといったPPLを用いた実際のベイズ統計モデリングの実施。
   • 実践的な例（例えば、Bayesian A/Bテストや階層ベイズモデル）の実装。
   • PPCやWAICのような指標の計算とそれを用いたモデル選択の実践。
   • 大規模データに対する変分推論の実施方法。

本講座の目的:

• 社内でAI人材を育成する。
• 高度なデータサイエンススキルを社員に身に付けてもらう。
• 組織のアナリティクスのケアパビリティを強化する。

得られるスキル:

• ベイズ統計学の理論から応用までの知識。
• 判断に必要な実務上のVEーブレインスキル。
• PyMCを用いた実践的な統計モデリング能力。

この講座は、特に以下のような職種や役割を持つ人に適しています。

• データサイエンティストや統計分析者。
• AIや機械学習の専門家。
• 商業データ分析（コンサルティング）を行う分野で働く人物。
• 製品開発や市場調査に関わるマネージャーやプロダクトオーナー。

この講座を修了することで、参加者はデータに基づいた意思決定や予測モデルの構築、そして複雑な統計モデリング問題に対処する能力が向上し、データドリブンの意思決定や分析に貢献することができるようになります。