Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference-and-hypothesis-testing-in-data-science-applications
코스 개요
‘Statistical Inference and Hypothesis Testing in Data Science Applications’는 데이터 과학의 여러 상황에서 가설 검정의 이론과 구현에 대해 집중적으로 다루는 코스입니다. 학생들은 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내리는 데 가설 검정의 활용법을 배우게 됩니다. 특히 가설 검정의 일반 원리, 오류 및 오류 비율, 검정력, 시뮬레이션, p-값의 올바른 계산 및 해석에 대한 깊은 이해를 갖출 수 있습니다. 또한, p-값을 포함한 테스트 개념의 오용 및 윤리적 측면에도 주의가 필요합니다.
강좌 구성
이 코스는 다음과 같은 모듈로 구성되어 있습니다:
- 시작하기! – 코스 시작을 위한 물리적 정보 제공
- 가설 검정의 기본 개념 – 가설 검정 정의 및 직관적인 설계법
- 복합 검정, 검정력 함수 및 P-값 – 복합 가설 및 검정력, p-값 이해
- t-검정 및 두 샘플 검정 – 카이제곱 검정 및 t 분포의 활용
- 정상성을 넘어 – 적절한 가설 검정 설계법 및 F-분포 소개
- 우도 비율 검정 및 카이제곱 검정 – 우도 비율에 기반한 정밀한 가설 검정 접근법
이 코스는 통계적 기초 및 데이터 과학에 대한 깊은 이해를 갖추고 있는 분들에게 적합하며, 데이터 기반의 의사결정을 강화하고자 하는 모든 이에게 추천하고 싶습니다.
또한, 실제 데이터에 대한 분석 사례도 포함되어 있어 이론뿐 아니라 실제 적용을 통해서도 많은 지식을 얻을 수 있습니다. 데이터 과학의 세계에서 귀하의 경쟁력을 높이고 싶다면 이 과정은 매우 훌륭한 선택입니다!
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