Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-accounting-python
안녕하세요, 여러분! 오늘은 ‘Machine Learning for Accounting with Python’라는 코스에 대해 이야기해보려 합니다. 머신러닝이 회계 분야에 어떻게 활용될 수 있는지를 배우고 싶은 분들에게 이 코스는 정말 훌륭한 선택이 될 것입니다.
이 코스는 머신러닝의 기본 개념을 이해하고, Python과 scikit-learn 모듈을 사용하여 실제 데이터에 대한 분석을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. 먼저, 머신러닝의 기본 유형과 데이터 전처리 방법에 대해 학습합니다. 특히 회계 문제에 적용할 수 있는 알고리즘들(선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리 등)을 배우는 첫 두 개의 모듈로 시작합니다.
그 후, k-최근접 이웃, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트와 같은 더 많은 알고리즘을 익히게 되며, 모델 평가와 최적화에 대한 깊이 있는 지식도 쌓을 수 있습니다. 이 과정은 회계와 같은 비즈니스 데이터셋에 머신러닝 기법을 적용하여 다양한 문제를 해결할 수 있는 능력을 길러줍니다.
또한 텍스트 분석, 클러스터링 및 시계열 데이터에 대한 모듈도 포함되어 있어, 머신러닝의 폭넓은 응용을 경험할 수 있습니다. 텍스트 데이터를 숫자로 변환하고, 클러스터를 형성하며, 시계열 데이터를 처리하는 방법에 대해서도 배울 수 있습니다.
이 과정은 케이스 스터디와 실습을 통해 이론을 실제에 적용할 수 있는 기회도 제공합니다. 회계 분야에 관심이 있는 데이터 분석가이거나, 머신러닝을 배우고 싶은 회계 전공 학생들에게 강력히 추천드립니다.
이 코스를 통해 회계와 데이터 과학의 경계를 넘는 데 필요한 지식과 기술을 얻을 수 있을 것입니다. 머신러닝을 통한 혁신적인 회계 문제 해결 방법을 찾아보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-accounting-python