Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/time-series-survival-analysis
코스를 소개합니다
안녕하세요, 데이터 과학과 머신러닝에 관심이 많은 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘전문적 모델링: 시계열 및 생존 분석(Specialized Models: Time Series and Survival Analysis)’ 코스를 리뷰해보려고 합니다. 이 코스는 예측 및 검열된 데이터 분석 등의 필수 작업을 보완할 수 있는 추가 주제를 소개합니다. 시계열 데이터의 분리 및 예측, 그리고 생존 분석을 통해 다양한 데이터 분석 기술을 습득할 수 있었던 경험을 나누고자 합니다.
코스 개요
이 코스에서는 시계열 분석 및 생존 분석 기술에 대해 배웁니다. 학습한 내용을 바탕으로, 시간 구성 요소가 포함된 데이터와 결과 추정이 필요한 검열 데이터를 분석할 수 있는 방법을 배우게 됩니다. hands-on 섹션에서는 통계적 학습에서 파생된 가정을 검증하고 가장 좋은 관행을 사용하는 방법에 초점을 맞춥니다.
주요 강의 내용
1. 시계열 분석 소개
시계열 분석의 개념과 예측에 가장 잘 적합한 이유를 배우게 됩니다. 기본적인 시계열의 구성 요소와 분해 모델을 사용하여 정확한 시계열 모델을 만드는 방법에 대해 익힙니다.
2. 정상성과 시계열 평활화
정상성과 시계열 평활화의 개념을 배우며, 비정상성을 해결하기 위한 기법을 익힐 수 있습니다. 평활화 기술은 모델의 정확성을 개선하는 데 유용합니다.
3. ARMA 및 ARIMA 모델
주요 시계열 분석의 기초인 이동 평균 모델에 대해 배우고, ARMA 모델의 코딩 연습을 통해 이론을 익히게 됩니다. 이후에는 SARMA 및 SARIMA 모델까지 연장하여 배울 수 있습니다.
4. 딥러닝 및 생존 분석 예측
예측을 위한 두 가지 도구인 딥러닝과 생존 분석을 소개받으며, 기계 실패나 사망과 같은 사건이 발생하는 예상 시간을 분석하는 방법을 배웁니다. 이 기법은 제약 산업을 비롯한 다양한 비즈니스 시나리오에서 널리 사용됩니다.
종합적인 후기
이 코스는 머신러닝을 활용한 데이터 분석에 관한 깊이 있는 지식을 제공합니다. 또한, 실제 사례를 통해 이론을 적용해볼 수 있어 이론과 실습을 균형 있게 배울 수 있었습니다. 시계열 및 생존 분석에 관심 있는 모든 분들에게 이 코스를 추천합니다. 비즈니스 문제에 대한 심층적인 통찰을 제공할 수 있는 정말 유익한 코스입니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/time-series-survival-analysis