Saya telah bekerja keras mengembangkan konten kursus untuk Taruhan Olahraga Bayesian. Pada titik ini saya memiliki sekitar 75% dari kursus yang dibangun. Biasanya saya bukan tipe orang yang bekerja 3-4 bulan ke depan, tetapi saya sangat menikmati mengembangkan konten ini dan mendapati diri saya “di zona” datang dengan analogi dan contoh taruhan olahraga dunia nyata untuk mengajarkan hal ini. Merupakan tantangan yang menyenangkan untuk mengambil materi yang berkisar dari “tingkat 101” sarjana hingga tingkat PhD dan membuatnya menarik dan dapat diakses oleh para praktisi dengan tidak lebih dari latar belakang matematika sekolah menengah. “Dapat diakses” bagi saya berarti tidak ada kalkulus, tidak ada huruf Yunani, tidak ada teknis yang rumit, tidak ada jargon atau formalisme yang tidak perlu, dll.
Saya sekarang dapat membagikan rencana pelajaran dengan sedikit lebih detail dari sebelumnya: (Semua dapat berubah)
Pelajaran #1: Apa Itu Data Kecil?
Pelajaran #2: Prioritas, Posterior, dan Skala Kredibilitas
Pelajaran #3: Model Ballast
Pelajaran #4: Pengantar Distribusi Probabilitas
Pelajaran #5: Parameter Pemasangan, bagian 1 – pencocokan rata-rata, imputasi pasar
Pelajaran #6: Parameter Pemasangan, bagian 2 – Kemungkinan Maksimum, regresi, dan Model Linier Umum
Pelajaran #7: Teorema Bayes, Probabilitas Prior dan Posterior
Pelajaran #8: Varians Parameter, Ketidakpastian Epistemik, dan Model Campuran
Pelajaran #9: Konjugasi Prior
Pelajaran #10: Memasang Model Bayesian Menggunakan Kemungkinan Posterior Maksimum
Pelajaran #11: Model untuk Peringkat Daya
Pelajaran #12: Menggabungkan Model Bayesian dan Regresi, “The Conjugate GLM”
PENGUMUMAN MENYENANGKAN #1: Pada hari Selasa tanggal 16 November pukul 20:30-22:00 Waktu Bagian Timur, saya akan mempresentasikan Pelajaran #1 “Apa Itu Data Kecil?” gratis dan terbuka untuk umum, diikuti dengan tanya jawab selama 30 menit di mana Anda dapat menanyakan apa pun kepada saya tentang Taruhan Olahraga Bayesian, analytics.bet, artikel saya, atau apa pun. Anggap saja sebagai sampel gratis! Klik di sini untuk mendaftar dan menandai kalender Anda, sampai jumpa di sana!
Siswa yang terdaftar akan menerima rekaman Pelajaran #1, dan kelas langsung untuk siswa yang terdaftar akan dimulai pada hari Selasa 4 Januari dari 20:30-21:30 Bagian Timur dengan Pelajaran #2. Siswa yang terdaftar masih akan menerima 12 kelas langsung – pelajaran saya #2 hingga #12, ditambah satu bonus kuliah tamu…
PENGUMUMAN MENARIK #2: Bayesian Sports Betting akan menampilkan kuliah tamu oleh Rufus Peabody. Rufus secara luas dianggap sebagai salah satu petaruh profesional top dunia. Dia adalah salah satu pendiri Massey-Peabody Analytics dan Unabated.com, dan merupakan salah satu pembawa acara podcast Bet the Process. Sebelumnya dia adalah pakar analitik prediktif ESPN dan analis statistik untuk Konsultan Olahraga Las Vegas. Dia memiliki gelar BA di bidang Ekonomi dari Universitas Yale di mana dia menulis tesis seniornya tentang inefisiensi di pasar taruhan MLB. Dia telah menjadi panelis di MIT Sloan Sports Analytics Conference dan pembicara di berbagai outlet global lainnya dan telah ditampilkan dalam berbagai publikasi nasional termasuk USA Today, Washington Post, Sports Illustrated, ESPN, Sporting News, dan Wall Street Journal, yang juga telah menerbitkan peringkat NFL dan sepak bola perguruan tinggi selama lebih dari satu dekade.
Berharap untuk melihat Anda segera! – Matt
Hak cipta dalam konten blog ini dimiliki oleh Plus EV Sports Analytics Inc. dan semua hak terkait dilindungi undang-undang tersebut.
