Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probability-theory-foundation-for-data-science
최근 Coursera에서 ‘확률 이론: 데이터 과학의 기초’라는 과정을 수강하였습니다. 이 과정은 데이터 과학을 이해하기 위해 필수적인 확률의 기초를 다루고 있어, 많은 사람들이 좋아할 만한 가치가 있다고 생각합니다.
이 과정의 첫 번째 모듈에서는 확률의 기초와 그것이 통계 및 데이터 과학과 어떤 관계가 있는지를 배웁니다. 확률을 계산할 수 있는 의미와 독립적 사건 및 종속적 사건, 조건부 사건과 같은 다양한 개념이 소개됩니다. 이러한 기본 지식은 나중에 더 복잡한 통계 분석을 수행하는 데 큰 도움이 됩니다.
두 번째 모듈에서는 조건부 확률에 대해 배우며, 베이즈 정리와 같은 유용한 개념을 도입합니다. 이 과정은 통계적 결과를 이해하는 데 필수적인 독립 사건 개념을 소개하므로 복잡한 사례를 다룰 수 있는 기초가 됩니다.
연속형 및 이산형 확률 변수에 대한 모듈도 매우 유익했습니다. 이들 모듈에서는 여러 다양한 이산형 확률 변수를 다루고 이들의 성질과 기대값 및 분산을 계산하는 방법을 배웠습니다.
결정적으로, 중앙 극한 정리에 대한 설명은 이 과정의 하이라이트 중 하나였습니다. 이는 데이터의 평균 분포를 특성화하는 데 필요하며, 데이터 과학에서 매우 중요한 역할을 합니다.
이 과정을 통해 얻은 지식은 데이터 과학 분야에서의 제 연구 및 분석을 더욱 심도 있게 발전시키는 데 큰 도움이 될 것입니다. 따라서 데이터 과학 또는 통계에 관심이 있는 분들에게 이 과정을 강력히 추천합니다. 수강을 통해 확률과 통계에 대한 신뢰를 얻고, 실제 데이터 분석에 적용할 수 있는 기회를 가지게 될 것입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probability-theory-foundation-for-data-science