Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference-for-estimation-in-data-science
안녕하세요, 데이터 과학에 관심 있는 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 “Statistical Inference for Estimation in Data Science”라는 코스를 소개하고, 이 과정이 왜 유용한지에 대해 리뷰해 보겠습니다.
이 과정은 통계적 추론, 샘플링 분포, 그리고 신뢰 구간에 대한 기초 지식을 제공합니다. 데이터 과학 분야에서 통계적 추론은 매우 중요한 기술입니다. 특히, 이 과정에서는 좋은 추정치를 정의하고 구성하는 방법, 모멘트 추정법, 최대 우도 추정법, 그리고 보다 일반적인 설정으로 확장될 수 있는 신뢰 구간 구성 방법을 배울 수 있습니다.
### 코스 구성
코스는 다음과 같은 모듈로 구성되어 있습니다:
1. **Point Estimation**: 대용량 모집단에서 소규모 샘플만 가지고 매개변수를 추정하는 방법을 배웁니다. 좋은 추정치와 나쁜 추정치를 구별할 수 있는 속성에 대한 개념을 학습합니다.
2. **Maximum Likelihood Estimation**: 가능도 함수와 최대 우도 추정법의 개념을 다룹니다. 1개와 2개 매개변수 예제의 최대 우도 추정기를 구성하는 방법을 배웁니다.
3. **Large Sample Properties of Maximum Likelihood Estimators**: 최대 우도 추정기의 대규모 샘플 속성을 탐구합니다. 비편향성 및 비대칭 정규성을 배우고 Cramér–Rao 하한을 계산하는 방법에 대해 알아봅니다.
4. **Confidence Intervals Involving the Normal Distribution**: 신뢰 구간의 정의 및 올바른 해석을 배우고, 모집단의 평균값에 대한 신뢰 구간을 구성하는 방법을 익힙니다.
5. **Beyond Normality: Confidence Intervals Unleashed!**: 정규 분포를 넘어서 다양한 양에 대한 신뢰 구간을 개발하는 방법을 배웁니다. 비정규 분포의 매개변수에 대한 신뢰 구간도 다룹니다.
이 과정은 CU Boulder의 데이터 과학 석사(MS-DS) 프로그램의 일환으로 이수 가능하며, 이수하면 학점도 받을 수 있다는 점이 매력적입니다. 데이터 과학 분야의 유용한 기초를 쌓을 수 있으며, 통계적 추론의 깊은 이해를 도울 수 있습니다.
### 추천사
무료 청강도 가능하니, 데이터 과학에 대한 이해도를 높이고 싶거나 통계적 추론의 기초를 다지고 싶다면 이 과정을 수강해 보시길 추천합니다. 실제 적용 사례와 함께 탄탄한 이론을 제공하며, 실무에서도 많은 도움이 될 것입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference-for-estimation-in-data-science