Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/predictive-analytics
데이터 과학의 핵심에는 통계적 실험 설계와 애널리틱스가 자리 잡고 있습니다. 이번에 소개하는 Coursera 과정, ‘Practical Predictive Analytics: Models and Methods’는 이러한 주제를 깊이 있게 다루고 있습니다. 이 과정에서는 통계 실험을 설계하고, 최신 방법론을 사용하여 결과를 분석하는 방법을 배울 수 있습니다.
## 과정 내용
이 과정은 크게 네 가지 주제로 나뉘어 있습니다:
1. **Practical Statistical Inference**: 고전적인 방법과 재샘플링 방법을 비교하며 확률적 주장을 rigorously하게 수립하는 방법을 배웁니다. 특히, 현재 과학의 기초에서 중요한 주제인 출판 편향과 재현 가능성에 대해 동기를 부여받을 수 있습니다.
2. **Supervised Learning**: 기계 학습의 중요 방법, 알고리즘 및 기술을 탐구합니다. 각 방법이 어떻게 다른 방법과 결합되어 다양한 작업에서 잘 수행되는 알고리즘을 구성하는지 알게 됩니다.
3. **Optimization**: 비용 함수를 최적화하는 방법을 배워 보며, 성능을 향상시키기 위해 임의화 및 병렬화를 이용하는 인기 있는 변형을 알아봅니다. 이러한 방법들이 실제로 어떻게 사용되는지를 이해할 수 있습니다.
4. **Unsupervised Learning**: 선택된 비지도 학습 방법에 대한 간략한 개요와 실제 문제를 해결하는데 이러한 기술을 적용하는 기회를 갖습니다.
## 추천 이유
이 과정은 통계적 방법과 기계 학습의 기본 개념을 탄탄히 다지면서 다양한 실제 문제를 해결하는 데 필요한 넓은 실습 경험을 제공합니다. 특히, 기계 학습 방법과 그 평가에 대한 강의는 실제로 일을 하는 데 큰 도움이 됩니다. 어떤 특정 분야에서와 같은 특정 예제도 다루므로, 학습자는 매우 실용적인 지식을 얻게 됩니다.
결국, 이 과정은 데이터 과학에 입문하려는 누구에게나 추천합니다. 통계적 사고와 기계 학습 방법론을 배울 수 있는 훌륭한 기회가 될 것입니다. 여러분의 데이터 분석 기술을 한층 높이고 싶다면 꼭 수강해 보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/predictive-analytics