Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-algorithms-r-business-analytics
과정 개요
기계 학습 알고리즘은 비즈니스 분석에서 데이터의 패턴을 찾는 데 있어 매우 중요한 역할을 합니다. Coursera에서 제공하는 ‘Machine Learning Algorithms with R in Business Analytics’ 과정은 이러한 알고리즘의 개념적 기초를 이해하고, 비즈니스 문제와 관련된 실행 가능한 통찰력을 찾는 데 도움이 됩니다. 이 과정에서는 수치 결과 예측과 분류 결과 예측을 위한 다양한 알고리즘을 학습합니다.
강의 내용
이 과정은 다양한 모듈로 구성되어 있어, 각 주제가 체계적으로 정리되어 있습니다.
- 모듈 1: 비즈니스 데이터 테스트 및 예측을 위한 회귀 알고리즘
회귀 분석의 기초를 배우며 탐색적 데이터 분석(EDA)의 중요성과 한계를 이해합니다.
- 모듈 2: 기계 학습 프레임워크 및 로지스틱 회귀
비즈니스에서 기계 학습의 역할과 로지스틱 회귀에 대해 배웁니다.
- 모듈 3: 분류 알고리즘
K-최근접 이웃(k-NN)과 의사 결정 트리와 같은 분류 알고리즘의 사용법을 익힙니다.
- 모듈 4: 군집 알고리즘
K-평균 및 DBSCAN과 같은 군집 알고리즘의 원리를 배우며, 데이터 분류의 능력을 배양합니다.
추천 이유
이 과정은 특히 비즈니스 전문가나 데이터 분석가로 진로를 계획하는 분들께 적극 추천합니다. R 프로그래밍 언어에 대한 기본 지식이 있다면, 보다 심화된 머신 러닝 기법을 배울 수 있는 훌륭한 기회가 될 것입니다. 실무에 바로 적용할 수 있는 유용한 내용들이 포함되어 있어, 자신의 분석 능력을 한층 더 발전시킬 수 있습니다.
기계 학습이 기업의 전략적 의사결정에 중요한 요소가 되고 있는 요즘, 이 과정을 통해 귀중한 통찰력을 얻고 비즈니스 가치를 더할 수 있기를 바랍니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-algorithms-r-business-analytics