Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/practical-time-series-analysis

실용적인 시계열 분석 과정 리뷰

안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘실용적인 시계열 분석(Practical Time Series Analysis)’ 과정을 소개하도록 하겠습니다. 많은 사람들이 데이터 분석 분야에서 우연히 경력을 쌓게 되지만, 정식 교육을 받지 못한 경우가 많습니다. 이 과정은 그런 사람들에게 특히 유용한 과정입니다.

과정 개요 : 이 과정은 데이터 분석에 대한 기본적인 지식을 이미 가지고 있지만 더 깊이 있는 분석을 원하시는 분들께 적합합니다. ‘조리법’ 같은 방법뿐만 아니라 분석과 이해를 깊게 할 수 있는 기초를 제공합니다.

주차별 강의 내용

• 1주차: 기초 통계
  R 프로그램 설치 및 추론 통계와 기술 통계의 기본을 복습합니다.
• 2주차: 시계열 시각화 및 모델링 시작
  시계열 데이터를 시각화하고, 초기 수학적 모델 개발을 시작합니다.
• 3주차: 정상성 및 MA(q)와 AR(p) 과정
  정상성, 후방 이동 연산자 등을 소개하면서, 자가 회귀 과정을 탐구합니다.
• 4주차: AR(p) 과정 및 부분 자기상관 함수(PACF)
  자가 회귀 과정과 Yule-Walker 방정식에 대해 심화 학습합니다.
• 5주차: AIC, 혼합 모델 및 통합 모델
  모델의 품질을 평가하기 위한 Akaike 정보 기준(AIC)을 사용하고, ARMA, ARIMA 모델도 소개합니다.
• 6주차: 계절성 및 SARIMA, 예측
  SARIMA 모델을 데이터에 적합시키고, 예측 작업을 수행합니다.

추천 이유

이 과정은 다양한 데이터를 분석할 수 있는 능력을 키우고, 실무에서 유용하게 활용할 수 있는 기술을 배울 수 있게 도와줍니다. 초급자부터 중급자까지 모두에게 유익하며, 특히 R 프로그래밍을 통해 직접 데이터를 다루고 문제를 해결할 수 있는 시스템적 접근을 제공합니다. 실제 사례를 통해 배운 내용을 즉시 적용해볼 수 있는 기회도 주어져 매우 실용적입니다.

마지막으로, 이 과정을 수료한 후에는 자신의 데이터에 대한 분석 능력이 한층 높아져, 더욱 전문적인 데이터 분석가로 성장할 수 있을 것입니다. 실용적인 시계열 분석에 관심이 있는 분들에게 적극 추천드립니다!

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