Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/stanford-statistics
최근에 Coursera에서 제공하는 스탠포드의 ‘통계학 개론(Introduction to Statistics)’ 코스를 수강하였습니다. 이 과정은 데이터에서 학습하고 통찰력을 전달하는 데 필수적인 통계적 사고 개념들을 가르쳐줍니다. 코스를 통해 탐색적 데이터 분석을 수행하고, 샘플링의 주요 원리를 이해하며, 다양한 맥락에서 적절한 유의성 검정을 선택할 수 있게 됩니다. 이러한 기초 기술은 더 고급 통계적 사고 및 머신러닝 주제를 학습할 수 있는 토대를 마련해 줍니다.
이 과정의 주제는 매우 다양하며, 다음과 같은 모듈로 구성되어 있습니다:
1. **데이터 탐색을 위한 소개 및 기술 통계:** 이 모듈은 기술 통계의 주요 도구를 활용하여 정보를 시각화하는 법을 소개합니다.
2. **데이터 생성 및 샘플링:** 샘플링 및 실험 설계의 주요 개념을 배우고, 이러한 실험의 효과를 평가하는 방법을 배웁니다.
3. **확률:** 확률의 정의와 필수적인 규칙을 배우며, 단순 및 복잡한 문제를 해결하는 데 활용하는 방법을 익힙니다.
4. **정규 근사 및 이항 분포:** 데이터의 경험적 규칙과 정규 근사를 다룹니다.
5. **샘플링 분포 및 중앙극한정리:** 큰 숫자의 법칙과 중앙극한정리에 대해 배웁니다.
6. **회귀 분석:** 데이터 분석에서 가장 중요한 통계적 기법인 회귀에 대해 배웁니다.
7. **신뢰 구간:** 표준 상황에서 신뢰 구간을 구축하고 해석하는 방법을 배우게 됩니다.
8. **유의성 검정:** 다양한 샘플 및 상황에 대해 적절한 통계 검정을 수행하는 방법을 알아봅니다.
9. **재샘플링:** 몬테카를로 방법과 부트스트랩 방법을 포함한 컴퓨터 집약적 통계 추론에 대해 배웁니다.
10. **범주형 데이터 분석:** 카이제곱 적합도 검정과 독립성 검정을 포함한 범주형 데이터 분석을 다룹니다.
11. **일원 분산 분석(ANOVA):** ANOVA의 기본 사항과 F-검정 작업을 이해합니다.
12. **다중 비교:** 데이터 스누핑 및 다중 테스트 오류 등 큰 데이터 시대에 발생하는 주요 이슈를 탐구합니다.
이 과정을 수강하면서 통계학의 기초뿐만 아니라 다양한 기술에도 대한 견해를 넓힐 수 있었습니다. 특히 기업 데이터 분석이나 연구에 관심이 있는 분들에게 강력히 추천합니다. 통계학의 기초를 탄탄히 하고자 하는 분들에게 최적의 선택임에 틀림없습니다.
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