Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/compstatsintro
강의 소개
데이터 과학자로서의 첫걸음을 내딛고 싶으신가요? Coursera에서 제공하는 ‘Introduction to Bayesian Statistics’ 과정은 여러분에게 완벽한 출발점을 제공합니다. 이 과정은 컴퓨터 통계학의 기초를 알려주며, 베이지안 모델링과 추론의 세계로 여러분을 안내합니다.
과정 개요
이 과정의 목표는 데이터 과학에 관심이 있는 초보자 및 신규 데이터 과학자들에게 컴퓨터 통계학을 소개하는 것입니다. 수강생들은 확률의 기초, 베이지안 모델링 및 추론의 이해로 시작하게 됩니다. 이 과정은 총 3개의 강의로 구성된 전문화 과정의 첫 번째 강의입니다. Python과 Jupyter 노트북을 통해 베이지안 모델링을 시연하고 수행할 것입니다.
강의 내용
1. 환경 설정: 전문화 과정에 필요한 컴퓨팅 환경 소개, Databricks 생태계 소개 및 Binder를 이용한 세팅이 필요 없는 접근법 설명
2. 확률의 기초: 확률과 통계의 기초를 배우며, 주요 용어와 개념에 친숙해지는 시간
3. 일반 분포에 대한 실습: 일반적인 분포 소개, 분포를 생성하고, 그리며 상호작용하는 Python 코드 제공, 다양한 분포에 대한 최대 우도 추정(MLE)과 비모수적 분포를 위한 커널 밀도 추정(KDE) 배움
4. 샘플링 알고리즘: 분포 생성을 위한 다양한 샘플링 알고리즘 소개 및 Python 샘플링 코드 활용
추천하는 이유
이 과정을 추천하는 이유는 우선 실습 중심의 교육이기 때문입니다. 이론뿐만 아니라 Python을 활용한 실습을 통해 개념을 명확히 하고, 실제 문제 해결에 응용할 수 있는 능력을 기를 수 있습니다. 또한, 베이지안 통계학은 현대 데이터 분석에서 핵심적인 역할을 함으로, 이 과정을 통해 기초를 다지는 것은 향후 더 복잡한 통계적 모델링이나 분석에 매우 유용할 것입니다.
결론
베이지안 통계학 입문 과정은 데이터 과학 분야에 입문하고자 하는 모든 분들에게 강력히 추천합니다. 이 과정을 통해 기초 개념을 확실히 익히고, 나아가 전문화 과정의 다음 수업으로 이어갈 수 있는 발판을 마련하시기 바랍니다.
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