Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sas-predictive-modeling-using-logistic-regression
최근에 Coursera에서 제공하는 “Predictive Modeling with Logistic Regression using SAS” 과정을 수강하게 되었습니다. 이 과정은 SAS/STAT 소프트웨어를 사용하여 예측 모델링을 배우는 정말 훌륭한 기회였습니다. 특히 로지스틱 회귀 방법론에 중점을 두고 있어, 데이터 분석 및 통계적 모델링에 대한 깊은 이해를 제공합니다.
### 과정 개요
이 과정은 로지스틱 회귀 모델을 통해 개인의 행동을 알고 있는 입력값의 함수로 모델링하는 방법을 배울 수 있습니다. 과정의 하이라이트는 다음과 같습니다:
– 변수 선택 및 상호작용
– 범주형 변수 재코딩
– 모델 평가
– 결측값 처리
– 대용량 데이터셋을 위한 효율성 기법
### 강의 내용
1. **예측 모델링 기초**: 예측 모델링의 기본 개념을 복습하며 비즈니스 시나리오 관련 데이터를 탐색합니다.
2. **모델 피팅**: 로지스틱 회귀 모델의 개념을 고찰하고, LOGISTIC 프로시저를 사용하여 모델을 적합시키는 방법을 배웁니다.
3. **입력 변수 준비 (파트 1 & 2)**: 결측값 처리, 다수의 수준을 가진 범주형 예측 변수, 중복된 예측 변수를 다루는 방법을 학습하고, 가장 예측력이 있는 변수를 선택하는 방법을 배웁니다.
4. **모델 성능 측정**: 모델 성능을 평가하고, 이익을 극대화하는 할당 규칙을 결정하는 과정을 배웁니다.
5. **SAS 인증 실습 시험**: SAS®9에 대한 통계적 비즈니스 분석 및 회귀 모델링에 대한 인증 연습 시험을 통해 배운 내용을 복습할 수 있습니다.
### 추천 이유
이 과정은 데이터 분석의 기초부터 시작해 실제 비즈니스 문제에 사용할 수 있는 예측 모델링 기법까지 깊이 있게 다룹니다. 또한, 실습을 통해 배운 내용을 바로 적용할 수 있어 유익합니다. SAS에 대한 기본 지식이 있는 분들에게 특히 추천합니다. 이 과정을 통해 데이터 기반의 의사결정을 더 잘 할 수 있는 능력을 키울 수 있을 것입니다.
### 결론
“Predictive Modeling with Logistic Regression using SAS” 과정은 SAS를 활용한 예측 모델링을 배우고자 하는 데이터 분석가 및 연구자들에게 많은 도움이 될 것입니다. 데이터 분석의 전문성을 강화하고자 하는 분들은 꼭 수강해 보시길 추천드립니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sas-predictive-modeling-using-logistic-regression