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.