Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/predictive-modeling-analytics
안녕하세요! 오늘은 Coursera의 데이터 분석 비즈니스 전문화 과정 중 두 번째 과정인 ‘예측 모델링 및 분석(Predictive Modeling and Analytics)’을 소개하고자 합니다. 이 과정은 예측 분석의 기초를 확립하는 데 큰 도움이 되는 과정입니다.
### 과정 개요
이 과정은 데이터 기반 예측을 위한 통계적 또는 머신러닝 모델을 구축하는 도구와 기법에 대해 배웁니다. 강의는 탐색적 데이터 분석을 수행하여 통찰력을 얻고 데이터를 준비하는 방법부터 시작합니다. 이 과정이 제공하는 교육 내용은 다음과 같습니다.
### 강의 내용
1. **탐색적 데이터 분석 및 시각화** – 데이터셋을 요약하고 시각화하는 방법, 예측 모델링을 위한 데이터 준비에 대해 배웁니다.
2. **연속 변수 예측** – 회귀 기법을 사용하여 연속 변수를 예측하는 방법을 배우고, 모델 선택 및 과대적합(Overfitting)과 같은 기본 개념을 학습합니다.
3. **이진 결과 예측** – 로지스틱 회귀 모델을 통해 이진 변수를 예측하는 방법, 분류의 개념 및 ROC 곡선 등을 배우게 됩니다.
4. **트리 및 기타 예측 모델** – 결정 트리와 신경망을 포함한 더 발전된 예측 모델을 배워보게 됩니다.
이 과정은 실습 중심의 훈련으로, XLMiner를 활용하여 실질적인 모델을 구축하는 데 중점을 두고 있습니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/predictive-modeling-analytics