Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/cluster-analysis-association-mining-and-model-evaluation
클러스터 분석, 연관 규칙 마이닝 및 모델 평가 과정 리뷰
요즘 데이터 분석의 중요성이 날로 증가하고 있습니다. 그런 가운데 Coursera에서 제공하는 ‘클러스터 분석, 연관 규칙 마이닝 및 모델 평가’ 과정은 데이터 분석 기술을 배우고자 하는 사람들에게 매우 유용한 코스입니다. 이 블로그 포스트에서는 이 과정을 리뷰하고 추천하는 이유를 자세히 설명드리겠습니다.
강의 개요
이 과정은 클러스터 분석 및 세분화 기법에 대한 탐구로 시작합니다. 협업 필터링 및 연관 규칙 마이닝과 같은 기술을 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 심도 있게 다룹니다. 또한, 모델의 성능 평가 방법과 다양한 분석 유형의 차이점과 적용 시기를 논의합니다.
커리큘럼
- 모듈 1: 클러스터 분석 및 세분화
클러스터 분석은 비지도 학습 알고리즘으로 매우 인기 있는 방법입니다. 이 모듈은 클러스터 분석의 두 가지 주요 스타일과 다양한 산업에서의 응용 가능성을 다룹니다. - 모듈 2: 협업 필터링 및 연관 규칙 마이닝
이 모듈에서는 협업 필터링과 연관 규칙 마이닝이 어떻게 자동 예측을 만드는 데 사용되는지에 대해 설명합니다. 시장 바구니 분석의 다양한 응용 사례에 대해서도 자세히 살펴봅니다. - 모듈 3: 분류형 예측 모델
분류형 예측 모델이 성능을 어떻게 평가하는지, 혼동 행렬이 성능 시각화에 어떻게 도움을 줄 수 있는지에 대해 설명합니다. 클러스터 분석이 비정상 사건 탐지에 어떻게 사용될 수 있는지를 논의합니다. - 모듈 4: 회귀형 예측 모델
회귀 분석이 가설 검정 및 예측에 어떻게 사용되는지, 두 변수 간의 관계를 이해하기 위해 산점도를 어떻게 활용할 수 있는지를 검토합니다. 상관 분석과 회귀 분석의 차이 및 단순 회귀와 다중 회귀를 비교합니다.
추천 이유
이 과정은 데이터 과학의 필수된 지식을 갖추고 있는 사람들에게 매우 유익합니다. 클러스터링 및 연관 분석처럼 복잡한 주제를 명확하게 이해할 수 있도록 잘 구성되어 있으며, 실제 사례를 통해 학습할 수 있다는 점이 매력적입니다. 특히 분석 결과를 검증하는 방법에 대해 학습할 수 있어, 학습자가 직무에서 직접 활용할 수 있는 실용적인 지식을 제공합니다.
결국, 데이터 분석에 대한 기초부터 활용 방법까지 체계적으로 배울 수 있는 이 과정을 강력히 추천합니다. 향후 데이터 기반 의사결정을 하는 데 큰 도움이 될 것입니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/cluster-analysis-association-mining-and-model-evaluation